【2026年3月最新】LiDARセンサーとは？ 仕組み・種類・比較と主要メーカーを紹介

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LiDAR（ライダー）センサーとは？原理と2種類の違いを解説

LiDARセンサーは、自動運転の実用化に向けて搭載されていることも多い重要なセンサーです。この章では、その基本的な仕組み・技術的な原理と区別される2タイプについて説明します。

LiDARセンサーの仕組み・技術的な原理

LiDARセンサーとは、“Light Detection And Ranging”の略称で、光を使用して物体や環境の距離や形状を計測する技術を指します。

レーザー光を物体に照射し、その反射光が戻ってくる時間を計測したり光の周波数を計測したりすることで、物体までの距離を数ミリから数センチ程度の距離測定精度で算出します。

この操作を高速で繰り返すことにより、物体や環境の詳細な3Dマップを構築できます。

LiDARの主な特徴として以下の点が挙げられます。

• 作成精度が10ミリ程度の詳細な3Dモデルを生成することが可能
• 昼夜や天気の変動に影響されにくい
• 数百メートル先の物体までの距離を確実に計測できる

通常のカメラは物体の色や形の2D情報のみを提供するのに対し、LiDARは物体の深度まで計測できます。

超音波センサーやレーダーも距離情報を提供するものの、LiDARのような高解像度な3Dマッピングは行えません。このため、自動運転車や地形測量など、高精度な3Dデータが求められる場面でLiDARは不可欠となっています。

ここまで、LiDARセンサーの基本的な仕組み・原理を説明してきました。次の章では、LiDARセンサーの基本となる2種類について紹介します。基本の種類を押さえることは情報の整理に繋がりますので、続けてお読みください。

基本的な2種類｜LiDARセンサー

ここからは、LiDARセンサーの基本的な種類について説明します。自動運転車やドローンの目のような役割を果たしてくれるLiDARセンサー。大別すると以下の2つに分けられます。

それぞれのLiDARセンサーのポイントは次の通りです。

ソリッドステート式スキャニング

ソリッドステート式スキャニングは、可動部分を持たない静的な構造を持つLiDARセンサーの一種です。このタイプのLiDARは、耐久性や信頼性が高く、長期間の使用や過酷な環境下でも安定した性能を発揮します。

ソリッドステート式にはいくつかの種類がありますが、ここでは主要な2つのタイプについて紹介します。

光位相式ソリッドステートLiDARセンサー

光位相式ソリッドステートLiDARセンサーは、レーザー光の位相の変化を基に距離を測定するLiDARシステムです。最大の特徴は動く部品を使用せず、レーザーの放射方向や受光部を電子的に制御するので耐久度が高いことです。

• 寿命が10年から20年程度と長く、丈夫である
• 高速スキャンと高い応答性
• 数ミリメートル～数十マイクロメートル程度の高計測精度
• 数百メートル離れた物体も正確に検出できる
• サイズが小さいためコンパクトで組み込みやすい

メリットが多い一方で、光位相式LiDARセンサーのシステム設計は複雑であり、高度な技術が要求されるというデメリットもあります。また、1キロメートル以上離れた場所の測定や急速に動く動体や環境の検知など、苦手なシーンもあるので注意が必要です。

光位相式ソリッドステートLiDARは、これらの特性から多岐にわたる用途での利用が期待されており、今後の技術的進化とともにさらなる展開が予想されます。

MEMS式LiDARセンサー

MEMS式LiDARは、微細加工技術を活用して作られた小さなミラー、MEMSミラーを用いてレーザー光の走査方向を制御する先進的なLiDARセンサーです。MEMSとはMicro Electro Mechanical Systemsの略語で、微細加工技術によって集積化したデバイスを指します。^[1]

このMEMSミラーは、ミリ秒以下のスピードで動作する上、他のLiDARセンサーと比べてサイズが1/10程度とコンパクトです。これらの特性を生かし、ドローンやAR/VRなど小型でありながら高速スキャンが必要な機械に搭載されています。

• レーザーの方向をミリ秒以下のスピードで素早く動かせる
• 従来のLiDARセンサーよりサイズや重量が1/10程度

しかし、MEMSミラーの微細な構造上、物理的な衝撃に対して脆弱であるという問題点が考えられます。

ミラーの動きには物理的な限界があるため、スキャン可能な範囲には制約が生じることもあります。さらに、極端な温度や振動などの外部環境に影響を受けやすい特性も持っています。

機械的回転方式スキャニング

機械的回転方式スキャニングLiDARセンサーは、物理的な部品、例えばモーターやミラーを使用してレーザー光の方向を変え、環境をスキャンするLiDARシステムです。

• 360度のレーザースキャンが可能
• 自動車やロボット掃除機、産業用ロボットなどの市場に採用されている実績と信頼性がある

一方、移動部品の摩耗や故障のリスク、そして大きなサイズがデメリットとして挙げられます。

レーザーを放射し、その反射を検出することで物体の位置や距離を計測する方式は他のLiDARセンサーと同じです。機械的回転方式スキャニングの場合、ミラーやレンズを利用してレーザー光の放射方向を変更し、多方向にスキャンを行うことができます。

なお、自動運転の量産車では小型ソリッドステート（MEMS/マルチビーム/OPA等）の採用が拡大しています。一方、360度の機械回転式は実証・高精度地図作成・ロボタクシーや路側装置などで引き続き活躍しています。

ここまで、LiDARセンサーの基本的な種類について説明しました。次の章では、スキャニング方式の違いについて説明します。スキャニング方式の違いによって、得られるデータの質と量が変わってきます。重要な箇所ですので、続けてお読みください。

空間マッピングに影響？2種類のスキャニング方式｜LiDARセンサー

LiDARセンサーの技術には、さまざまなスキャニング方式が存在しますが、ここでは主要な「TOF方式」と「FMCW方式」について解説します。

TOF方式

LiDARセンサーの一つであるTOF（Time-of-Flight）方式は、レーザーパルスの放射から反射を検出するまでの時間を計測することで、物体までの距離を特定する手法です。このシステムでは、飛行時間と光の速度の組み合わせで、ターゲットまでの正確な距離を即座に計算します。

• レーザーパルスの往復時間（飛行時間）から距離を算出する
• 構成が比較的シンプルで実績が豊富、長距離・高フレーム化の設計自由度が高い
• 広い用途で安定して使われる一方、雨・霧・雪・粉塵ではバック散乱でS/Nが低下しやすい

しかし、その一方で弱点も存在します。特に、霧や雨などの天候や、大気の乱れなどの外部要因によって計測精度が低下するリスクがあります。また、非常に高速で動くオブジェクトの計測や、複数の反射を識別するのが難しい場合もあります。

TOF方式の活用が想定される場面は例えば以下の通りです。

FMCW方式

FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）方式は、連続波レーザー技術を利用した距離計測システムです。この方式では、連続的に周波数が変調されるレーザーを放射し、反射したレーザーの周波数との差を計測することで、物体までの距離を特定します。

加えて、この方式はドップラー効果を活用することで、物体の速度も同時に計測できます。

• 反射信号の周波数シフトを解析し、距離と相対速度を同時に推定できる
• 他センサ干渉や外乱光に強い設計が可能（実装は高難度で設計依存）
• 距離分解能・精度はアーキテクチャと信号設計に依存し、一律にμm級とは言えない
• 量産採用や価格は現時点で用途限定的だが、4D認識の本命として研究開発が活発

FMCW方式の活用が想定される場面は例えば以下の通りです。

ここまで、LiDARセンサーのスキャニング方式の違いについて説明しました。次の章では、LiDARセンサーを搭載する事例を紹介します。事例を知ることで、LiDARセンサー使用時のイメージがつきやすくなります。貴社の製品にLiDARセンサーの搭載を検討している場合は、ぜひ続けてお読みください。

自動運転などLiDARセンサー搭載の開発・実用事例

LiDARセンサーはその高精度な3Dマッピング能力を活かして、多岐にわたる分野での機械や装置に搭載されています。これらの機械は、LiDARの技術を利用して、より高度な環境認識やナビゲーション能力を持つことができます。

ここでは特に注目を集めている自動車（自動運転）、ドローンと物流・倉庫ロボットについて解説します。

自動車（先進運転支援システム・自動運転）

ADAS（先進運転支援システム）や自動運転技術の進化の中で、LiDARセンサーはその中心的な役割を果たしています。自動車に搭載されるLiDARセンサーは、その環境認識能力を駆使して、道路上の安全な運転をサポートします。

LiDARセンサーを自動車に搭載することで、ADASや自動運転において以下のことが可能になります。

• 他の車両、歩行者、自転車などの障害物のリアルタイム検知
• 予期しない障害物の検知、レーンの認識、交差点や出口の正確な検知
• 非常に高い精度での距離計測
• 夜間、低照明環境、雨や霧などの天候変動下でも確かなデータ取得

自動運転にLiDARセンサーの搭載することを研究している企業と研究内容の例は以下の通りです。

ドローン

LiDARセンサーを搭載したドローンは、高精度な3Dマッピングのための強力なツールとして認識されています。組み合わせによっては、上空300メートル程度からの広範囲な計測や、通常アクセスが困難な地域での計測が可能です。

ドローンにLiDARセンサーを搭載することで、以下のことが可能になります。

• 数日間かかっていた地上の測量が数時間で終わる
• 地上計測に比べてより100倍近くもの詳細なデータ取得
• 山岳地帯や湿地など厳しい地形や条件における上空からの計測

LiDARセンサーとドローンの組み合わせが活躍する具体的な事例は以下の通りです。

物流・倉庫ロボット

物流や倉庫のロボットにLiDARセンサーを搭載することで、倉庫内の機材や荷物を効率的に運べるようになります。

これらのロボットは、数多くの商品や機材が配置されている環境で効率的に動作する必要があります。LiDARセンサーを搭載すると、このような環境での高精度な環境マッピングや障害物回避が可能です。

物流や倉庫の領域でLiDARセンサーを搭載するメリットと活用するシーンの例は以下の通りです。

• 障害物や棚の正確な位置把握が可能
• 作業中の人や他のロボットなどを即座に検知し、回避
• 光の強弱に影響されず、夜間や低照明条件でも高精度なデータ取得が可能

LiDARセンサーと物流・倉庫ロボットの組み合わせが活躍する具体的な事例は以下の通りです。

ここまで、LiDARセンサー搭載の事例を紹介しました。次の章では、LiDARセンサーを用いるメリットと注意点を説明します。LiDARセンサーを導入する際は、注意点に納得した上で、メリットがあるかどうかを見極めることが重要です。続けてお読みください。

LiDARセンサーの用途・メリットと注意点

LiDARセンサーは超音波センサーなど他の種類と比べて高解像度な情報を取得できますが、導入する上での注意点もあわせて確認しておく必要があります。

ここではLiDARセンサーを導入するメリットと注意点を解説します。

LiDARセンサーのメリット

LiDARセンサーは、その独特の技術特性と高い性能によって、多岐にわたる用途で利用されています。

LiDARセンサーを活用する際の主なメリットは主に以下の3つです。

3次元イメージを取得できる

LiDARによる3次元イメージの取得は、現代のセンシング技術の中でも特に注目される領域の一つです。

この技術は、レーザーを用いて環境の詳細な距離データを取得し、それを3次元空間上にマッピングすることで、周囲の環境を非常に高い精度で再現します。

LiDARはレーザーパルスを放射し、その反射を検出することで物体までの距離を計算できます。この一連の動作を高速で繰り返すことで、物体の形状、サイズ、位置、方向など、環境に関する多くの情報を正確に提供することが可能です。

LiDARセンサーは超音波センサーに比べて、以下の明確な3つの強みを持っています。

• LiDARレーザーは905ナノメートルや1550ナノメートルという非常に短い波長なので高精度なマッピングが可能（超音波と比べておよそ9,500倍ほど細かい）
• レーザーは電磁波の一種なので、機械波である超音波より広い範囲での検知が可能
• 硬く平坦なもの以外にも柔らかい物体や吸音素材の対象にも有効

このようなLiDARの特性は、3次元イメージの取得において非常に強力です。

長距離の検知が可能

LiDARセンサーは高速で精密なレーザーパルスを放射することで、遠くの物体までの距離を正確に計測できます。

例えば、超音波センサーは数メートル先の情報までしか検知・計測できない一方で、LiDARセンサーは数百メートル先の道路や建物を、センチメートル単位で計測することができます。

一方で、超音波センサーは超音波で計測するため空気中で減衰しやすく、数センチから数メートル程度までしか計測できません。仮に300メートル離れた場所の道や建物を検知・計測できたとしても、数メートル単位でのズレが発生する可能性があります。

総じて、長距離の検知・計測が必要な場合は、レーザーを用いたLiDARセンサーが適しています。

悪天候の影響を受けにくい

LiDARは夜間や逆光に強い一方、霧・雨・雪・粉塵ではバック散乱により有効距離や点密度が低下する場合があります。ミリ波レーダは気象耐性が高い場面もあるため、実運用ではカメラやレーダとのセンサフュージョンが現実的です。

超音波は気温・湿度の影響を受けやすく長距離が苦手、カメラは暗所に弱い、といった特性を踏まえ、用途に合わせて複数センサを組み合わせる設計が失敗しないコツです。過信は禁物ですが、適切な波長や信号処理・クリーニング機構で悪条件下の安定性は大きく伸びます。

ここまでLiDARセンサーのメリットを3つご紹介しました。次のセクションでは、LiDARセンサーを導入する上で理解しておくべき注意点、デメリットをご紹介します。LiDARセンサーを導入する上で発生するトラブルや懸念を回避したい方は、ぜひ次の章も併せてお読みください。

LiDARセンサー活用時の注意点

LiDARセンサーは多くの用途において高い精度と性能を提供しますが、確認しておくべき注意点もあります。主なデメリットは以下の3つです。

データ量が多い

高解像度の点群は短時間に膨大なデータを生みます。リアルタイム処理には高性能CPU/GPUや専用アクセラレータ、NVMeクラスの高速ストレージ、十分なメモリが有効です。用途に応じて帯域設計や圧縮、エッジ/クラウド分散処理も検討しましょう。

必要リソースは視野角・点密度・更新レート・アルゴリズムで大きく変わります。試験ログを取り、ボトルネックを定量化してから機器選定するのが現場の定石です。

消費電力が多い

高出力レーザーや高速処理を要する設計では、消費電力と発熱が増えがちです。筐体の放熱設計、電源の定格余裕、結露・霜対策（ヒーター/コーティング）まで含めた熱・環境設計が重要です。

一方で、省電力なソリッドステートやスマートスキャン制御の採用で消費電力を抑える手法も一般化しています。性能と省電力のトレードオフを前提に、実機で熱マージンを確認しましょう。

価格が高い

LiDARの価格は方式（回転/MEMS/フラッシュ等）、波長（905/1550nm）、安全クラス、点密度、数量で大きく変動します。数万円クラスの2Dスキャナから、数十〜数百万円クラスの3D-LiDARまで幅広いのが実情です。

要件に対して「過剰性能」を避けるのがコスト最適化の近道。最小検出サイズ・必要距離・必要視野・更新レートを先に固め、見積り時は保守・交換費、在庫可用性まで含めたライフサイクル費用を比較しましょう。

ここまでLiDARセンサーのメリットと注意点をご紹介しました。LiDARセンサーが貴社の用途に必要な機能を持っている場合は適切な投資を行うことで、LiDARセンサーのメリットを最大限享受できます。

次の章では実際にLiDARセンサーを比較する方法をご紹介します。LiDARセンサーを比較して貴社に最適なものを選びたい方は、ぜひ最後までお読みください。

選定方法は？7つの比較基準| LiDARセンサーの選び方

LiDARセンサーは、その高い精度と詳細な3Dマッピング能力から様々な分野での利用が増加しています。しかしながら、単一のLiDARセンサーがすべての用途に適しているわけではありません。

以下の7つのポイントは、適切なLiDARセンサーを選択する際の考慮点として非常に重要なものです。

スキャニングする空間の範囲

LiDARセンサーの選択において、スキャニングする範囲は非常に重要な要因の一つとなります。LiDARセンサーが検知計測できる範囲が広いと汎用性が高まる一方で、センサー自体の価格が上がったり、用途に対して不必要な範囲の情報まで取得したり、コストパフォーマンスが落ちたりします。

例えば、機械的回転方式スキャニングは360度スキャンできるため、ソリッドステート式スキャニングの対応範囲が大きく異なります。

機械的回転方式スキャニングLiDARセンサーは、360度の環境を一度で測定可能です。一方で、物理的な動作でスキャン効率が悪くなり、障害物検知が遅れたり測量精度が落ちたりします。

ソリッドステート式スキャニングLiDARセンサーは、高速な情報処理と迅速なスキャニング能力があることが特徴で、精密なスキャニングが可能です。ただし、機械的回転式と比べてスキャニング範囲が限定的になります。

以上を踏まえて、次のような使い分けをすることが多いです。

スキャニングの速度

LiDARセンサーの選択において、スキャン速度の優先順位を明確にすることは非常に重要です。スキャニングの速度は、センサーがどれだけ迅速に環境をキャプチャし、データを生成することができるかを示す指標として用いられます。 

例えば、スキャニングが高速の場合、動的な環境や動くオブジェクトの追跡に力を発揮します。このため、自動運転車やドローンのリアルタイムナビゲーションに用いられることが多いです。一方、大量の3D点群データを生成するため、ストレージや処理に課題があります。また、電力も多く消費する傾向です。

スキャニングが低速だと、より詳細かつ精密な3Dマッピングやデータ取得が可能になります。環境モニタリングや高精度データを要求する研究・実験に最適なのは、低速スキャニングができるLiDARセンサーです。ただし、低速が原因となるデータ取得時のタイムラグや遅延の可能性は考慮すると良いです。

一般的な傾向として、スキャンの速度に対するLiDARセンサーの種類は以下の通りです。

レーザーの波長

LiDARセンサーの選択の際、注目すべきは使用するレーザーの種類です。レーザーの波長によって、物質との相互作用や浸透能力が異なり、得られる情報や計測の精度に影響を与えます。

例えば、LiDARセンサーに搭載されることの多いレーザーは以下の3種類です。

• 近赤外線レーザー (NIR) 
• 緑レーザーのLiDARセンサー
• 中赤外線レーザー (SWIR) のLiDARセンサー

近赤外線レーザー (NIR) のLiDARセンサーは、人の目には見えないレーザーで安全性が高いです。また、大気中での反射率が高いので長距離の検知・計測が可能となります。広範囲の地形測量や都市・森林の大規模3Dモデリングでよく使用されます。

次に、緑レーザーのLiDARセンサーです。緑レーザーは、水中での透明度が高いのが特徴です。そのため、沿岸や河川での地形測量、水中の障害物探知などに使用されます。

代表的な波長の例は以下の通りです。

• 近赤外（NIR, 例：905nm）：量産性が高く、距離/コストのバランスが良い
• 可視の緑（例：532nm）：水中・沿岸測量などで有効（透過特性）
• 短波赤外（SWIR, 例：1550nm）：アイセーフクラス内で高出力設計が取りやすく長距離化に有利。ただし受光素子やコスト要件が変わる

補足：本文の「中赤外（SWIR）」という表記は誤りのため「短波赤外（SWIR）」に修正しています。LiDARの主流波長は905nmと1550nmです。

レーザーの強さ

LiDARセンサーのレーザー強度が強ければ遠くの物体を検出しやすく、弱ければ近接する物体に対して安全で効率的に動作します。

例えば、強度の強いレーザーを使用するLiDARセンサーであれば、数百メートル先まで検知ができます。高解像度の3Dマッピングも可能なため、大規模な地形測定に適用できます。一方で、人の目への直射など安全性には懸念があります。また、高額になる傾向です。

他方、強度の弱いレーザーを使用するLiDARセンサーは消費電力が低く、発熱の可能性も低いなど、公共の場所や家庭などで安心して使用が可能です。ただし、検知距離や解像度に制限があります。また、高解像度の3Dマッピングや環境変化への適応は苦手とします。

サイズ

LiDARセンサーの使用目的や取り付ける場所、必要な性能や精度、そして予算に応じて、適切なサイズを選択することが重要です。

大型LiDARセンサーは航空機や大型ドローンを使用した土地測量や地形解析などに最適です。逆に、小型のLiDARセンサーは小型ドローンやロボットの障害物検出、倉庫など狭い室内の測量や自動運転の補助センサーに適しています。

大型のLiDARセンサーは、高性能・高解像度であることが多いです。また、測定精度が安定しており、データにムラがなくなるのも特徴です。これらから、詳細なデータ取得に最適だと言えます。一方で、特に移動体への取り付けが困難なことが多いです。また、価格も高い傾向にあります。

小型のLiDARセンサーは、取り付けに関しての自由度が高いです。また、低価格・省エネルギーなため、ドローン地形測量などに用いられています。ただし、大型のものと比べて回路は複雑になるため、計測能力は下がります。また、低コスト量産の影響で耐久性も引くです。

価格

LiDARセンサーの価格は、そのスペックや性能に直結しており、高価なものほど高性能な特性を持つことが一般的です。しかし、高価なものだけが良いわけではなく、用途や要件に応じて適切なコストのセンサーを選択することが求められます。

高価なLiDARセンサーであれば、高性能で信頼性の高いことが多いです。先進的な機能も備わっていることが多いため、高い解像度や長距離測定に最適です。また、耐久性も高いことが多いです。しかし、初期費用やメンテナンス費が高く、電力消費量が多いことには注意が必要です。

反対に、安価なLiDARセンサーは初期投資が低く、故障した際の損益リスクも低くなります。一方で、3Dモデリングや自動運転用途に必要な性能や解像度は得られません。また、簡易的な設計なため、耐久性が低いです。

価格を決定する要因として、LiDARセンサーの内部部品が挙げられます。それぞれの部品例と説明、それらがコストにどのように影響するかを次に示します。

必要な認証の取得

製品にLiDARセンサーを導入する場合、それが対象とする市場や地域の認証や規格の確認は極めて重要です。必要な認証を取得できていないと特定の国でLiDARを使用できない、もしくは制限されることがあります。

認証が必要な理由は次の3点を挙げられます。

• LiDARが放出するレーザーが人や環境に安全なのを確認するため
• 国や地域による輸入や販売の許可条件を満たすため
• 消費者やビジネスパートナーに製品の信頼性や品質をアピールするため

もし、仮に認証を取得しないままLiDARセンサー使用の製品を販売してしまうと、次のような事態が発生してしまうかもしれません。

このようなトラブルを避けるためには、事前に市場や地域の認証や規格をきちんと確認し、適切な手続きを通じて認証を取得することが不可欠です。これにより、製品の安全性や信頼性を確保し、市場進出をスムーズに進めることが可能となります。

以上がLiDARセンサーを比較する上で必ず比較すべきポイントです。この7つの点を踏まえて、LiDARセンサーを製造するおすすめのメーカーをご紹介します。

自社の用途に最適なLiDARセンサーを製造するメーカーをお探しの方は、ぜひこのままご覧ください。

LiDARセンサーを製造しているメーカーを紹介

LiDAR技術は近年、自動運転車やドローン、地形測定などのさまざまな分野での利用が拡大しており、この背景には、世界各地のメーカーが高性能なセンサーを開発していることが挙げられます。

以下では、世界で注目されているLiDARセンサーのメーカーや提供企業をピックアップして紹介します。これらの企業は、それぞれ独自の技術や製品を持っており、求めるLiDARに合わせてと合わせる企業を選ぶことがおすすめです。

製造しているLiDARセンサーの種類を理解して、貴社の用途にマッチする企業を選定しましょう。

JET-Roboticsに問い合わせる

※JET-Roboticsの問い合わせフォームに遷移します。
一部の会社とは正式な提携がない場合がありますが、皆さまに最適なご案内ができるよう努めています。

• キーエンス / KEYENCE
• オムロン / OMRON
• 北陽電機 / HOKUYO AUTOMATIC
• オプテックス / OPTEX
• パイオニア / Pioneer

※クリックで各メーカーの詳細に飛びます。

キーエンス / KEYENCE

キーエンスは、広い検出範囲と環境耐性に優れたFAセンサを提供し、液晶モニタによる状態可視化や全国規模の迅速サポートが特長です。

代表製品のSafety Laser Scanner SZ-Vシリーズは、産業機器やロボットセルの安全監視に利用されています。現場での導入から保守までを含む総合サポート体制と、装置連携のしやすさが魅力です。

導入事例としては圧入機・加工機・洗浄機の安全対策や搬送ラインの居残り検知など、多様な現場で活用されています。

オムロン / OMRON

オムロンは、安全機器分野でEthernet対応や70組以上のエリア設定が可能な高度な制御機能を提供する点に強みがあります。

主力製品のSafety Laser Scanner OS32Cシリーズは、AGVやAMRの保護エリア監視や大型設備の安全制御に対応します。通信や設定機能が充実しており、大規模設備や移動体の一元管理に強い点が特長です。

導入例としてAGV/AMRの監視や包装機・工作機械の侵入防止などに採用されています。

北陽電機 / HOKUYO AUTOMATIC

北陽電機は、小型・軽量で広視野を実現する2D LiDARを多数展開し、高分解能モデルや屋外対応品を揃えるセンサ専業メーカーです。

代表製品にはUST-10LX-H01、UST-20LN、UST-30LCなどがあり、ロボットや監視システムに幅広く利用されています。小型軽量かつ高分解能で、AMRや屋外監視まで適応できる点が特徴です。

導入事例として工場内発電設備エリアの侵入監視、作業時監視システム、リハビリ歩行訓練の歩幅計測に採用されています。

オプテックス / OPTEX

オプテックスは、セキュリティ向けLiDARで高い評価を得ており、屋外の悪環境下でも安定した検知性能を発揮します。

代表製品にはREDSCAN Pro RLS-3060VやREDSCAN mini-Pro RLS-2020Aがあり、監視カメラやVMSとの連携にも対応しています。セキュリティ分野特化の検知性能と映像監視システムとの統合性が魅力です。

導入事例としてイギリスの自動車販売店チェーンでの防犯や米国医療用栽培施設での侵入監視に用いられています。

パイオニア / Pioneer

パイオニアは、MEMSミラー方式を採用したソリッドステート設計の3D-LiDARを国内生産し、高精細な点群データを提供する技術力に優れています。

主力製品の3D-LiDAR「1st Model」はShort RangeとMedium Rangeの2タイプを展開し、自動車やインフラ向けに利用されています。小型かつ高精細で車載と路側双方に適応できる日本製ソリッドステート3D-LiDARが強みです。

導入事例には茨城県常陸太田市の自動運転サービス実証やシンガポールの自動運転シャトル実証があり、先進的な検証に貢献しています。

JET-Roboticsでは、LiDARセンサ以外にもさまざまなロボットセンサを解説しています。ロボットセンサ全体について詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

ロボットセンサとは？　各種類の特徴と活用例や将来性、おすすめメーカーを解説