LiDARとは
読み: ライダー Light Detection and Ranging AI計算資源・大規模モデルの用語
LiDARとは、レーザー光を出し、反射が戻るまでの時間で距離を測るセンサー。周囲を3次元の点群として直接「測る」ため、カメラの「推定」と対をなす。原価が高く、雨粒や雪で誤反射する。
3段で深く知る — 基礎・高級・投資家視点
1行の定義から、体系解説の該当箇所へそのまま降りられる。各段の抜粋は解説本文の冒頭で、続きはリンク先にある。
fsd 2. 8種の目と耳 — 測る方式と、測れない条件
自動運転車に載るセンサーは、大きく8種に分けられる。カメラ、ミリ波レーダー、LiDAR、超音波、衛星測位 (GNSS)、車輪と慣性の計測、事前に測った高精度地図、そして全部を束ねる中央計算機である。それぞれが違う物理で違うものを測り、得意な条件と苦手な条件が重ならないように組み合わせるのが設計の基本になる。 センサー物理測るもの得意苦手 表2 8種の役割分担。「苦手」の列は、第6節で扱う「仕様の不足 (壊れていないのに足りない)」の源になる。 推定するか、測るか 表の中で最も大きな分かれ目は、距離を「測る」か「推定する」かにある。LiDAR とレーダーは光や電波の往復時間で距離を直接測る。カメラは平面の像しか持たないため、距離は「この大きさに写る車は、この距離にある」という学習で推定する。人間の目が2つあるのと同じ原理 (視差) で推定を助けることもできるが、遠くになるほど視差は小さくなる…
fsd 3. 画像の束を1つの空間に集める — 鳥瞰図・占有格子
カメラの画像は、それぞれ「そのカメラの位置から見た平面」でしかない。8基の画像を別々に処理しても、車の周りに何がどこにあるかは分からない。現在の認識の中核は、全カメラの情報を車の真上に置いた1台の「仮想カメラ」から見た共通の座標系 — 鳥瞰図 (BEV) — に集めてから、物・空間・走路を取り出す構造である。 仮想カメラ — テスラの特許が書く座標系 テスラが2022年8月に出願した特許公開 (US20230057509A1) は、複数のカメラの画像を「調整できる仮想カメラ」の視点へ変換して物体を検出する方法を記す。仮想カメラの高さは対象で変え、歩行者には1.5m、車両には約20mの視点を別々に置く。歩行者は近くで低く、車両は遠くで広く見たほうが精度が出るためで、検出の枝 (ヘッド) も歩行者用と車両用で分ける。2024年2月出願の特許公開 (US20240185445A1) は、周囲を小…
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出典・注記: 第VII部 FSD の新設に伴い採用 (2026-09-13)