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Lidar（/ ˈlaɪdɑːr /、light detection and rangeing [ 1 ]またはlaser imaging, detection, and rangeing [ 2 ]の頭字語で、しばしばLiDARと表記される）は、レーザーで物体や表面をターゲットにし、反射光が光学受信機に戻ってくるまでの時間を測定することによって距離を決定する方法です。Lidarは固定方向（垂直など）で動作することも、3Dスキャンとレーザースキャンの特別な組み合わせで方向をスキャンすることもできます。[ 3 ]
LiDARは、世界中の地上、空中、移動機器で使用されています。[ 4 ] [ 5 ]高解像度マップを作成するために一般的に使用されており、測量、測地学、地理情報学、考古学、地理学、地質学、地形学、地震学、林業、大気物理学[ 6 ] 、レーザー誘導、空中レーザースワスマッピング（ALSM）、レーザー高度計などの用途があります。光の波長を変化させることで、地球の表面や潮間帯および沿岸付近の海底の領域のデジタル3D表現を作成するために使用されます。また、自動運転車の制御とナビゲーション[ 7 ]や、火星の地形上を記録的な飛行を行ったヘリコプターIngenuity [ 8 ]にもますます使用されています。Lidarはその後、大気研究と気象学に広く使用されています。航空機や衛星に搭載されたライダー機器は測量や地図作成を行う。最近の例としては、米国地質調査所の実験用先進航空研究ライダーが挙げられる。[ 9 ] NASAは、ライダーを将来のロボットおよび有人月面着陸機の自律的かつ精密で安全な着陸を可能にするための重要な技術として特定している。[ 10 ]
ライダーの基本概念は、 1930年にEH Syngeによって提唱され、彼は強力なサーチライトを使って大気を調査することを構想した。[ 11 ] [ 12 ]
マルコム・スティッチの指揮の下、ヒューズ・エアクラフト社は、レーザーの発明直後の1961年に、最初のライダーのようなシステムを発表しました。 [ 13 ] [ 14 ]衛星追跡を目的としたこのシステムは、レーザー集束イメージングと、適切なセンサーとデータ収集電子機器を使用して信号が戻ってくるまでの時間を測定することで距離を計算する機能を組み合わせたものでした。当初は「コライダー」と呼ばれ、「コヒーレント光検出測距」の頭文字をとったもので、[ 15 ] 「レーダー」という用語から派生したもので、これは「無線検出測距」の頭文字をとったものです。すべてのレーザー距離計、レーザー高度計、ライダー装置は、初期のコライダーシステムから派生したものです。
コリダーシステムの地上での最初の実用的な応用は、1963 年に製造されたライフルのような大型レーザー距離計「コリダー マーク II」で、 軍事目標設定に使用され、11 km の射程と 4.5 m の精度を備えていました。[ 16 ] [ 14 ] 1963 年に lidar が単独の単語として初めて言及されたことは、「light」と「radar」の合成語として始まったことを示唆しています。「最終的には、レーザーは遠方の物体からの特定の波長を非常に高感度に検出する装置になるかもしれません。一方、それは「lidar」（光レーダー）によって月を研究するために使用されています ...」[ 17 ] [ 18 ] 「フォトニック レーダー」 という名称は、lidar のような可視スペクトル距離測定を意味するために使用されることがあります。[ 19 ] [ 20 ]
Lidar の最初の用途は気象学で、国立大気研究センターが雲や汚染の測定に使用しました。 [ 21 ]一般の人々は、1971 年のアポロ 15 号ミッションで宇宙飛行士がレーザー高度計を使用して月面をマッピングしたときに、Lidar システムの精度と有用性を認識しました。英語ではもはや「radar」を頭字語 (つまり小文字) として扱わないものの、1980 年代から一部の出版物では「lidar」という単語が「LIDAR」または「LiDAR」と大文字で表記されていました。大文字表記については合意がありません。さまざまな出版物で、lidar を「LIDAR」、「LiDAR」、「LIDaR」、または「Lidar」と呼んでいます。USGS は「 LIDAR」と「lidar」の両方を使用しており、同じ文書で両方を使用することもあります。[ 22 ]ニューヨーク・タイムズは主にスタッフが執筆した記事に「Lidar」を使用しているが、[ 23 ]ロイターなどのニュースフィードを提供する側はLidarを使用する可能性がある。[ 24 ]
Lidarは紫外線、可視光線、または近赤外線を使用して物体を画像化します。非金属物体、岩石、雨、化学化合物、エアロゾル、雲、さらには単一分子など、幅広い物質を対象とすることができます。[ 6 ]狭いレーザービームは、非常に高い解像度で物理的特徴をマッピングできます。たとえば、航空機は30センチメートル（12インチ）以上の解像度で地形をマッピングできます。[ 25 ]
波長は対象に合わせて変化し、約 10マイクロメートル(赤外線) から約 250ナノメートル(紫外線) まであります。通常、光は鏡で見られるような純粋な反射とは異なり、後方散乱によって反射されます。さまざまなタイプの散乱がさまざまなライダーアプリケーションで使用されます。最も一般的なのは、レイリー散乱、ミー散乱、ラマン散乱、および蛍光です。[ 6 ]波長の適切な組み合わせにより、反射信号の強度の波長依存の変化を識別することで、大気成分のリモートマッピングが可能になります。[ 26 ] 「フォトニックレーダー」という名称は、ライダーのような可視スペクトル距離測定を意味するために使用されることがありますが、 [ 19 ] [ 20 ]より厳密には、フォトニックレーダーはフォトニクスコンポーネントを使用した無線周波数距離測定を指します。
ライダーは、次の式で物体または表面までの距離を決定します。[ 27 ]
ここで、 cは光速、dは検出器と検出対象の物体または表面との間の距離、tはレーザー光が検出対象の物体または表面に到達し、その後検出器に戻ってくるまでの時間である。
ライダー検出方式には、「非干渉性」または直接エネルギー検出（主に反射光の振幅変化を測定する）と、干渉性検出（ドップラーシフト、つまり反射光の位相変化の測定に最適）の 2 種類がある。干渉性システムは一般的に光ヘテロダイン検出を使用する。[ 28 ]これは直接検出よりも感度が高く、はるかに低い電力で動作できるが、より複雑な送受信機が必要となる。
どちらのタイプもパルスモデルを採用しています。マイクロパルスまたは高エネルギーのいずれかです。マイクロパルスシステムは、断続的なエネルギーバーストを利用します。これらは、コンピュータの処理能力の向上とレーザー技術の進歩が組み合わさって開発されました。レーザーで使用するエネルギーは大幅に少なく、通常は1マイクロジュール程度で、多くの場合「目に安全」であり、安全対策なしで使用できます。高出力システムは、大気研究で一般的であり、雲の高さ、層構造、密度、雲粒子の特性（消光係数、後方散乱係数、偏光解消）、温度、圧力、風、湿度、微量ガス濃度（オゾン、メタン、亜酸化窒素など）といった大気パラメータの測定に広く使用されています。[ 6 ]
600～1,000nmのレーザーは、非科学用途で最も一般的に使用されています。地上にいる人々の目に安全を確保するため、レーザーの最大出力は制限されるか、特定の高度でレーザーをオフにする自動停止システムが用いられます。
一般的な代替手段の 1 つである 1,550 nm レーザーは、この波長が水に強く吸収され、網膜にほとんど届かないため、比較的高い出力レベルでは目に安全ですが、カメラセンサーは損傷する可能性があります。[ 29 ] [ 30 ]ただし、トレードオフとして、現在の検出器技術はそれほど高度ではないため、これらの波長は一般的に、より長い距離で低い精度で使用されます。また、1,550 nm は、より短い 1,000 nm 赤外線レーザーとは異なり、暗視ゴーグル では見えないため、軍事用途にも使用されます。
航空機搭載地形マッピングライダーは一般的に 1,064 nm ダイオード励起YAGレーザーを使用するが、水深測量(水中深度調査) システムでは一般的に 532 nmの周波数倍増ダイオード励起 YAG レーザーを使用する。これは 532 nmが 1,064 nm よりも水中での減衰が はるかに少ないためである。レーザー設定には、レーザー繰り返し周波数 (データ収集速度を制御する) が含まれる。パルス長は一般的に、レーザー共振器長、利得材料 (YAG、 YLFなど)を通過する回数、およびQ スイッチ(パルス) 速度によって決まる。ライダー受信検出器と電子機器に十分な帯域幅があれば、パルスが短いほどターゲットの解像度が向上する。[ 6 ]
フェーズドアレイは、個々のアンテナの微細なアレイを使用することで、あらゆる方向を照射できます。各アンテナのタイミング（位相）を制御することで、まとまった信号を特定の方向に誘導できます。フェーズドアレイは、1940年代からレーダーで使用されています。100万個程度の光アンテナを使用して、特定の方向にある特定のサイズの放射パターンを検出します。これを実現するために、個々のアンテナ（エミッタ）の位相を精密に制御します。同じ技術をライダーで使用することは、可能だとしても非常に困難です。主な問題は、すべての個々のエミッタがコヒーレントである必要があり（技術的には同じ「マスター」発振器またはレーザー光源から発せられる）、点光源として機能し、位相を高精度に制御するために、放射光の波長（1ミクロン範囲）程度の寸法を持つ必要があることです。
マイクロ電気機械ミラー（MEMS）は完全に固体ではありません。しかし、その小さな形状により、多くの点で同様のコスト上の利点が得られます。単一のレーザーが単一のミラーに照射され、ターゲットフィールドの任意の部分を見るためにミラーの向きを変えることができます。ミラーは高速で回転します。ただし、MEMSシステムは一般的に単一平面（左から右）で動作します。2次元目を追加するには、通常、上下に移動する2つ目のミラーが必要です。または、別のレーザーを別の角度から同じミラーに照射することもできます。MEMSシステムは衝撃や振動によって影響を受ける可能性があり、繰り返し校正が必要になる場合があります。[ 31 ]
画像現像速度は、スキャン速度によって影響を受けます。方位角と仰角をスキャンする方法としては、2つの振動平面鏡、多角形鏡との組み合わせ、および2軸スキャナーなどがあります。光学系の選択によって、角度分解能と検出可能な範囲が変わります。反射信号を収集する方法としては、穴あき鏡またはビームスプリッターが挙げられます。
ライダーでは、主に2種類の光検出器技術が用いられています。シリコンアバランシェフォトダイオードなどの固体光検出器と、光電子増倍管です。受信機の感度も、ライダーの設計においてバランスを取るべき重要な要素です。
航空機や人工衛星などの移動プラットフォームに搭載されたライダーセンサーは、センサーの絶対位置と向きを特定するための計測機器を必要とする。こうした機器には通常、GPS受信機と慣性計測装置（IMU）が含まれる。
Lidar は、独自の照明源を提供するアクティブ センサーを使用します。エネルギー源が物体に当たり、反射されたエネルギーがセンサーによって検出され、測定されます。送信パルスと後方散乱パルスの間の時間を記録し、光速を使用して移動距離を計算することで、物体までの距離が決定されます。[ 32 ]フラッシュ Lidar は、カメラがより大きなフラッシュを発光し、関心領域の空間的な関係と寸法を反射エネルギーで感知できるため、3D イメージングが可能です。これにより、キャプチャされたフレームをつなぎ合わせる必要がなく、システムがプラットフォームの動きに敏感ではないため、より正確なイメージングが可能になります。その結果、歪みが少なくなります。[ 33 ]
3Dイメージングは、走査型システムと非走査型システムの両方を用いて実現できる。「3Dゲートビューイングレーザーレーダー」は、パルスレーザーと高速ゲートカメラを用いた非走査型レーザー測距システムである。デジタルライトプロセッシング（DLP）技術を用いた仮想ビームステアリングの研究も始まっている。
イメージングライダーは、高速検出器アレイや変調感度検出器アレイを使用して実行することもできます。これらは通常、相補型金属酸化膜半導体（CMOS）およびハイブリッドCMOS/電荷結合素子（CCD）製造技術を使用して単一チップ上に構築されます。これらのデバイスでは、各ピクセルが復調やゲーティングなどのローカル処理を高速で実行し、信号をビデオレートにダウンコンバートして、アレイをカメラのように読み取ることができます。この技術を使用すると、数千のピクセル/チャネルを同時に取得できます。[ 34 ]高解像度3Dライダーカメラは、電子CCDまたはCMOSシャッターを使用したホモダイン検出を使用します。[ 35 ]
コヒーレントイメージングライダーは、合成アレイヘテロダイン検出を使用して、単一素子受信機がイメージングアレイであるかのように動作できるようにします。[ 36 ]
2014年、リンカーン研究所は、16,384ピクセルを超える新しいイメージングチップを発表しました。各ピクセルは単一の光子を画像化できるため、1枚の画像で広い領域を捉えることができます。ピクセル数が4分の1の以前の世代の技術は、2010年1月のハイチ地震の後、米軍によって派遣されました。ビジネスジェットがポルトープランス上空3,000m （10,000フィート）を1回通過するだけで、 30cm（1フィート）の解像度で都市の600m （2,000フィート）四方の瞬間的なスナップショットを捉えることができ、市街地に散乱した瓦礫の正確な高さを表示できました。[ 37 ]新しいシステムは10倍優れており、はるかに大きな地図をより迅速に作成できます。このチップは、赤外線スペクトルで比較的長い波長で動作するインジウムガリウムヒ素（InGaAs）を使用しており、より高い出力とより長い距離を可能にします。自動運転車などの多くの用途では、新しいシステムはチップの照準合わせに機械部品を必要としないため、コストを削減します。InGaAsは、可視光波長で動作する従来のシリコン検出器よりも危険性の低い波長を使用します。[ 38 ] 赤外線単一光子計数ライダーの新しい技術は、さまざまな半導体および超伝導プラットフォームのアレイやカメラを含め、急速に進歩しています。[ 39 ]
ライダーは、天底、天頂、または横方向を向くことができる。例えば、ライダー高度計は下方を、大気ライダーは上方を、ライダーを用いた衝突回避システムは横方向を向いている。
ライダーのレーザー投影は、さまざまな方法や機構を使用して操作してスキャン効果を生み出すことができます。標準的なスピンドル型は回転して360度の視野を提供します。固体ライダーは固定視野を持ち、可動部品はなく、MEMSまたは光フェーズドアレイを使用してビームを操縦できます。フラッシュライダーは、信号が検出器に反射して戻ってくる前に、広い視野にフラッシュ光を広げます。[ 40 ]
Lidarアプリケーションは、空中型と地上型に分類できます。[ 41 ] 2つのタイプでは、データの目的、取得する領域のサイズ、必要な測定範囲、機器のコストなどに基づいて、さまざまな仕様のスキャナが必要です。宇宙搭載プラットフォームも可能です。衛星レーザー高度計を参照してください。
航空ライダー（航空レーザースキャニングとも呼ばれる）は、飛行中の航空機に取り付けられたレーザースキャナーが、地形の3D点群モデルを作成するものです。これは現在、デジタル標高モデルを作成する最も詳細かつ正確な方法であり、写真測量に取って代わっています。写真測量と比較した大きな利点の1つは、点群モデルから植生からの反射をフィルタリングして、樹木に隠れている河川、小道、文化遺産地などの地表面を表すデジタル地形モデルを作成できることです。航空ライダーのカテゴリ内では、高高度アプリケーションと低高度アプリケーションを区別することがありますが、主な違いは、高高度で取得されたデータの精度と点密度の両方が低下することです。航空ライダーは、浅瀬の水深モデルを作成するためにも使用できます。[ 42 ]
航空ライダーの主な構成要素は、デジタル標高モデル（DEM）とデジタル表面モデル（DSM）です。点と地表面点は離散点のベクトルであり、DEMとDSMは離散点の補間されたラスターグリッドです。このプロセスには、デジタル航空写真の撮影も含まれます。たとえば、植生、崖、張力亀裂、または傾いた樹木の下に隠れた深層地滑りを解釈するために、航空ライダーが使用されます。航空ライダーのデジタル標高モデルは、森林の樹冠を通して見ることができ、崖、侵食、電柱の傾きの詳細な測定を実行できます。[ 43 ]
航空機搭載ライダーデータは、ライダーデータフィルタリングおよび地形研究ソフトウェア用のツールボックスであるToolbox for Lidar Data Filtering and Forest Studies (TIFFS) [ 44 ]を使用して処理されます。データは、ソフトウェアを使用してデジタル地形モデルに補間されます。レーザーはマッピング対象領域に向けられ、各点の地上からの高さは、対応するデジタル地形モデルの標高から元のz座標を差し引くことによって計算されます。この地上からの高さに基づいて、建物、送電線、飛んでいる鳥、昆虫などのオブジェクトを含む非植生データが取得されます。残りの点は植生として扱われ、モデリングとマッピングに使用されます。これらの各プロット内で、平均、標準偏差、歪度、パーセンタイル、二乗平均などの統計を計算することによってライダーメトリクスが計算されます[ 44 ] 。
無人航空機用の商用ライダーシステムが複数市販されている。これらのプラットフォームは広範囲を体系的にスキャンしたり、小規模なスキャン作業において有人航空機よりも安価な代替手段を提供したりすることができる。[ 45 ]
航空機搭載ライダー測深技術システムは、信号が発信源からセンサーに戻ってくるまでの飛行時間を測定するものです。データ取得技術には、海底マッピングコンポーネントと、ビデオトランセクトとサンプリングを含む地上真値コンポーネントが含まれます。緑色スペクトル（532 nm）のレーザービームを使用して動作します。[ 46 ] 2つのビームが高速回転ミラーに投影され、点の配列が作成されます。1つのビームは水中を透過し、好条件では水底表面も検出します。
ライダーで測定可能な水深は、水の透明度と使用する波長の吸収に依存します。水は緑色と青色の光に対して最も透明であるため、これらの光はきれいな水の中で最も深くまで浸透します。[ 47 ]周波数倍増固体赤外線レーザー出力 によって生成される532 nmの青緑色の光は、航空測深の標準です。この光は水を透過できますが、パルス強度は水中を通過する距離とともに指数関数的に減衰します。 [ 46 ]ライダーは、約0.9～40 m (3～131 ft)の深さを測定でき、垂直精度は15 cm (6 in)程度です。表面反射により、約0.9 m (3 ft)より浅い水は分解が難しく、吸収によって最大深度が制限されます。濁度は散乱を引き起こし、ほとんどの場合、分解できる最大深度を決定する上で重要な役割を果たし、溶存色素は波長に応じて吸収を増加させる可能性があります。[ 47 ]他の報告によると、水の浸透はセッキ深度の2～3倍になる傾向がある。水深測量ライダーは、沿岸マッピングにおいて0～10m（0～33フィート）の深度範囲で最も有用である。[ 46 ]
平均的に、比較的透明な沿岸海水ではライダーは約7 m (23 ft)まで、濁った水では約3 m (10 ft)まで浸透できます。Saputra ら (2021 年) が発見した平均値は、インドネシア海域では緑色レーザー光がセッキ深度の約 1.5 ～ 2 倍まで水中に浸透するというものです。水温と塩分は屈折率に影響を与え、深度計算への影響は小さいです。[ 48 ]
得られたデータは、海底上に露出している陸地表面の全範囲を示しています。この技術は、主要な海底マッピングプログラムにおいて重要な役割を果たすため、非常に有用です。マッピングにより、陸上の地形と水中の標高が得られます。海底反射イメージングは、このシステムから得られるもう1つのソリューションであり、水中生息地のマッピングに役立ちます。この技術は、水路測量ライダーを使用してカリフォルニアの水域の3次元画像マッピングに使用されています。[ 49 ]
従来、航空機搭載ライダーシステムでは少数のピークリターンしか取得できませんでしたが、最近のシステムでは反射信号全体を取得してデジタル化できます。[ 50 ]科学者たちは、ガウス分解を使用してピークリターンを抽出するために波形信号を分析しました。[ 51 ] Zhuang ら (2017 年) は、このアプローチを使用して地上バイオマスを推定しました。[ 52 ]大量のフル波形データを処理するのは困難です。そのため、波形のガウス分解は、データを削減し、3D点群の解釈をサポートする既存のワークフローによってサポートされているため効果的です。最近の研究では、ボクセル化が調査されました。波形サンプルの強度は、スキャンされた領域の 3D 表現を構築するボクセル化された空間 (3Dグレースケール画像) に挿入されます。 [ 50 ]その後、関連するメトリックと情報は、そのボクセル化された空間から抽出できます。局所領域から3Dメトリクスを使用して構造情報を抽出することができ、オーストラリアで枯れたユーカリの木を検出するためにボクセル化アプローチを使用したケーススタディがあります。[ 53 ]
地上でのライダー（地上レーザースキャニングとも呼ばれる）の応用は、地球の表面で行われ、固定式または移動式のいずれかになります。固定式の地上スキャニングは、従来の地形測量、モニタリング、文化遺産の記録、法医学などの測量方法として最も一般的です。[ 41 ]これらのタイプのスキャナから取得された3D点群は、スキャナの位置からスキャンされた領域のデジタル画像と照合して、他の技術と比較して比較的短時間でリアルな 3D モデルを作成できます。点群の各点には、その点を作成したレーザービームと同じ位置と方向で撮影された画像のピクセルの色が割り当てられます。
地上ライダーマッピングでは、占有グリッドマップ生成のプロセスが行われます。このプロセスでは、グリッドに分割されたセルの配列が使用され、ライダーデータがそれぞれのグリッドセルに入ったときに高さの値を保存するプロセスが採用されます。次に、セルの値に特定の閾値を適用してバイナリマップを作成し、さらに処理を行います。次のステップは、各スキャンからの半径方向の距離とz座標を処理して、どの3D点が指定された各グリッドセルに対応するかを特定し、データ形成プロセスを開始することです。[ 54 ]
移動式ライダー（移動式レーザースキャニングとも呼ばれる）とは、移動車両に2台以上のスキャナーを取り付けて、経路に沿ってデータを収集する方式です。これらのスキャナーは、GNSS受信機やIMUなど、他の種類の機器とほぼ必ず組み合わせて使用されます。応用例の一つとして、道路の測量があります。道路測量では、送電線、橋の正確な高さ、境界樹木など、考慮すべき要素が数多くあります。これらの測定値を現場でタキメーターを使って個別に収集する代わりに、点群から3Dモデルを作成し、収集したデータの品質に応じて必要なすべての測定値を取得できます。これにより、モデルが利用可能で信頼性が高く、適切な精度レベルを備えている限り、測定を忘れるという問題を解消できます。
以下に挙げる用途以外にも、ライダーの用途は多岐にわたり、これは各国のライダーデータセットプログラムでよく言及されています。これらの用途は、主に有効な物体検出範囲、ライダーが物体をどれだけ正確に識別・分類できるかを示す解像度、そして反射混同、つまり反射標識や強い太陽などの明るい物体が存在する状況でライダーがどれだけ物体を認識できるかによって決まります。[ 40 ]
各社は、現在約1,200米ドルから12,000米ドル以上となっているLiDARセンサーのコスト削減に取り組んでいる。価格が下がれば、LiDARは新たな市場にとってより魅力的なものとなるだろう。[ 55 ]
農業用ロボットは、種子や肥料の散布、センシング技術、雑草防除のための作物調査など、さまざまな目的に利用されてきた。
Lidarは、高価な肥料をどこに散布すべきかを判断するのに役立ちます。Lidarは、畑の地形図を作成し、農地の傾斜や日照状況を明らかにすることができます。農業研究局の研究者たちは、この地形データと過去数年間の農地の収量結果を組み合わせて、土地を高収量、中収量、低収量のゾーンに分類しました。[ 56 ]これにより、収量を最大化するためにどこに肥料を散布すべきかがわかります。
ライダーは現在、野外で昆虫を監視するために使用されています。ライダーを使用すると、個々の飛翔昆虫の動きや行動を検出でき、性別や種まで識別できます。[ 57 ] 2017年に、この技術に関する特許出願が米国、ヨーロッパ、中国で公開されました。[ 58 ]
もう一つの用途は、果樹園やブドウ園における作物のマッピングで、葉の成長や剪定などの手入れの必要性を検出したり、果実生産量の変動を検出したり、植物の数を数えたりするために用いられる。
Lidarは、 GNSSが利用できない状況、例えばナッツや果樹園などで役立ちます。こうした場所では、葉が邪魔をして、本来であれば高精度なGNSS測位を利用するはずの農業機械の測位が困難になります。Lidarセンサーは、列、植物、その他のマーカーの相対位置を検出し追跡できるため、GNSS測位が再確立されるまで農業機械の稼働を継続できます。
雑草の防除には植物種の識別が必要です。これは3Dライダーと機械学習を使用して行うことができます。[ 59 ]ライダーは、距離と反射率の値を持つ「点群」として植物の輪郭を生成します。このデータは変換され、そこから特徴が抽出されます。種が既知であれば、特徴は新しいデータとして追加されます。種にはラベルが付けられ、その特徴は、実際の環境で種を識別するための例として最初に保存されます。この方法は、低解像度ライダーと教師あり学習を使用するため効率的です。植物のサイズに依存しない一般的な統計的特徴を含む、計算しやすい特徴セットが含まれています。[ 59 ]
2025年4月、ダラス・フォートワース国際空港は、乗客と車両の流れをリアルタイムで監視するためのライダーベースのプラットフォームの導入を発表した。[ 60 ]
Lidarは、野外調査の計画、森林の樹冠下の地形のマッピング、地面と区別できない広範囲にわたる連続した地形の概要など、考古学において多くの用途があります。[ 61 ] Lidarは、高解像度のデータセットを迅速かつ安価に生成できます。Lidar由来の製品は、分析と解釈のために地理情報システム（GIS）に容易に統合できます。
Lidar は、植生によって隠されている微細な地形を明らかにすることができる考古学的遺跡の高解像度デジタル標高モデル (DEM) の作成にも役立ちます。返された Lidar 信号の強度は、特に赤外線スペクトルを使用してマッピングする場合、畑などの平坦な植生表面の下に埋もれた特徴を検出するために使用できます。これらの特徴の存在は植物の成長に影響を与え、したがって反射される赤外線の量に影響を与えます。[ 62 ]例えば、カナダのフォート ボーセジュール- フォート カンバーランド国立史跡では、Lidar により 1755 年の砦の包囲に関連する考古学的特徴が発見されました。地上や航空写真では区別できなかった特徴は、さまざまな角度からの人工照明で作成された DEM の丘の陰影を重ね合わせることによって特定されました。もう 1 つの例は、アーレン チェイスと彼の妻ダイアン ザイノ チェイスによるカラコルでの研究です。[ 63 ] 2012年、ホンジュラスのジャングルにあるラ・モスキティア地方で、伝説の都市ラ・シウダ・ブランカ、すなわち「猿神の都市」を探すためにライダーが使用された。7日間のマッピング期間中に、人工構造物の証拠が発見された。[ 64 ] [ 65 ] 2013年6月、マヘンドラパルヴァタの都市の再発見が発表された。[ 66 ]ニューイングランド南部では、航空写真では地域の密林の樹冠によって隠されていた石壁、建物の基礎、廃道、その他の景観の特徴を明らかにするためにライダーが使用された。[ 67 ] [ 68 ] [ 69 ]カンボジアでは、ダミアン・エヴァンスとローランド・フレッチャーがライダーデータを使用して、アンコールの景観に対する人為的な変化を明らかにした。[ 70 ]
2012年、ライダーにより、メキシコのミチョアカン州にあるプレペチャ族の集落アンガムコには、今日のマンハッタンとほぼ同じ数の建物があったことが明らかになった。[ 71 ]一方、2016年には、グアテマラ北部の古代マヤの土手道の地図作成にライダーが使用され、古代都市エル・ミラドールと他の遺跡を結ぶ17本の高架道路が明らかになった。[ 72 ] [ 73 ] 2018年には、ライダーを使用した考古学者がマヤ生物圏保護区で6万を超える人工建造物を発見し、マヤ文明がこれまで考えられていたよりもはるかに大きかったことを示す「大きな突破口」となった。[ 74 ] [ 75 ] [ 76 ] [ 77 ] [ 78 ] [ 79 ] [ 80 ] [ 81 ] [ 82 ] [ 83 ] [ 84 ] 2024年、ライダーを使用した考古学者がウパノ渓谷の遺跡を発見した。[ 85 ] [ 86 ]
自律走行車は、障害物検出と回避のためにライダーを使用して、環境内を安全に走行することができます。[ 7 ] [ 87 ]ライダーの導入は、 DARPAグランドチャレンジを成功裏に完了した最初の自律走行車であるスタンレーの背後にある重要なイネーブラーとなった極めて重要な出来事でした。[ 88 ]ライダーセンサーからの点群出力は、ロボットソフトウェアが環境内の潜在的な障害物の存在場所と、それらの潜在的な障害物に対するロボットの位置を判断するために必要なデータを提供します。シンガポールのシンガポール-MIT研究技術アライアンス（SMART）は、自律走行ライダー車両のための技術を積極的に開発しています。[ 89 ]
初期の自動車用アダプティブクルーズコントロールシステムは、LiDARセンサーのみを使用していた。
輸送システムにおいて、車両と乗客の安全を確保し、運転支援を提供する電子システムを開発するためには、車両とその周辺環境を理解することが不可欠です。Lidarシステムは、輸送システムの安全性において重要な役割を果たしています。アダプティブクルーズコントロール（ACC）、緊急ブレーキアシスト、アンチロックブレーキシステム（ABS）など、運転支援と車両安全性を向上させる多くの電子システムは、自律的または半自律的に動作するために、車両周辺環境の検出に依存しています。Lidarマッピングと推定は、これを実現します。
現在のライダーシステムは、回転する六角形のミラーを使用してレーザービームを分割します。上部の 3 つのビームは前方の車両や障害物に使用され、下部のビームは車線標識や道路の特徴を検出するために使用されます。[ 90 ]ライダーを使用する主な利点は、空間構造を取得でき、このデータをレーダーなどの他のセンサーと融合して、環境に存在する物体の静的および動的特性の観点から車両環境をよりよく把握できることです。逆に、ライダーの大きな問題は、悪天候条件下で点群データを再構築するのが難しいことです。たとえば、大雨では、ライダーシステムから放出された光パルスが雨滴で部分的に反射され、データに「エコー」と呼ばれるノイズが加わります。[ 91 ]
Kun Zhou ら[ 92 ]が提案した LiDAR を使用した障害物検出と道路環境認識は、物体検出と追跡に焦点を当てるだけでなく、車線標識と道路の特徴も認識します。前述のように、LiDAR システムは回転する六角形のミラーを使用してレーザービームを 6 つのビームに分割します。上 3 層は、車両や路側物体などの前方の物体を検出するために使用されます。センサーは耐候性材料で作られています。LiDAR によって検出されたデータは、いくつかのセグメントにクラスタリングされ、カルマンフィルタによって追跡されます。ここでのデータクラスタリングは、車両、看板などの異なる物体を区別するオブジェクト モデルに基づく各セグメントの特徴に基づいて行われます。これらの特徴には、物体の寸法などが含まれます。車両の後端にある反射板は、車両を他の物体と区別するために使用されます。物体追跡は、追跡の安定性と物体の加速運動を考慮した2段階カルマンフィルタを使用して行われます[ 90 ]。Lidar反射強度データは、遮蔽に対処するためにロバスト回帰を利用して縁石検出にも使用されます。道路標示は、粗い表面と光沢のある表面を区別する修正大津法を使用して検出されます。[ 93 ]
車線境界を示す路側反射板は、さまざまな理由で隠れてしまうことがあります。そのため、道路境界を認識するには別の情報が必要です。この方法で使用されるライダーは、対象物からの反射率を測定できます。したがって、このデータを使用して道路境界も認識できます。また、耐候性ヘッドを備えたセンサーを使用すると、悪天候でも対象物を検出できます。洪水前後の樹冠高モデルが良い例です。ライダーは、詳細な樹冠高データと道路境界を検出できます。ライダー測定は、障害物の空間構造を識別するのに役立ちます。これにより、サイズに基づいてオブジェクトを区別し、その上を走行した場合の影響を推定できます。[ 94 ]ライダーシステムは、より広い範囲と広い視野を提供し、カーブ上の障害物を検出するのに役立ちます。これは、視野が狭いレーダーシステムに対する主な利点の1つです。ライダー測定とさまざまなセンサーの融合により、システムは堅牢になり、リアルタイムアプリケーションで役立ちます。ライダーに依存するシステムでは、検出されたオブジェクトに関する動的な情報を推定できないためです。[ 94 ]ライダーは操作可能であり、自動運転車が回避行動を取るように騙される可能性があることが示されている。[ 95 ]
Lidar は、森林、湿地[ 96 ] 、草原などの自然景観や管理された景観のマッピングにも多くの用途が見出されています。樹冠の高さ、バイオマス測定、葉面積はすべて、航空機搭載 Lidar システムを使用して調査できます。[ 97 ] [ 98 ] [ 99 ] [ 100 ]同様に、Lidar は、エネルギーや鉄道、運輸省など、多くの産業でもより迅速な測量方法として使用されています。地形図も Lidar から簡単に作成でき、オリエンテーリングマップの作成などのレクリエーション用途にも使用できます。[ 101 ] Lidar は、植物、菌類、動物の生物多様性を推定および評価するためにも使用されています。[ 102 ] [ 103 ] [ 104 ]ニュージーランドの南部のブルケルプを使用して、沿岸 Lidar マッピング データを集団ゲノム証拠と比較し、先史時代の地震隆起イベントの発生と時期に関する仮説を立てています。[ 105 ]
ライダーシステムは、森林管理の改善にも応用されています。[ 107 ]測定は、森林区画の調査や、個々の樹高、樹冠幅、樹冠直径の計算に使用されます。その他の統計分析では、ライダーデータを使用して、樹冠体積、平均、最小、最大高さ、植生被覆、バイオマス、炭素密度などの区画全体の情報を推定します。[ 106 ] 2020 年初頭、オーストラリアの森林火災のマッピングに航空ライダーが使用されました。データは、裸地を表示し、健全な植生と焼失した植生を識別するために操作されました。[ 108 ]
航空機搭載型および固定型ライダーによって生成された高解像度デジタル標高マップは、地形学（地球表面地形の起源と進化を研究する地球科学の一分野）において大きな進歩をもたらしました。ライダーは、河岸段丘や河川堤防などの微妙な地形の特徴、[ 109 ]氷河地形、[ 110 ]植生キャノピー下の地表面標高の測定、標高の空間微分値のより正確な解像、落石の検出、[ 111 ] [ 112 ]繰り返し調査間の標高変化の検出[ 113 ]など、多くの新しい地形の特徴を検出できるため、景観を形成する物理的および化学的プロセスに関する研究が可能になりました。[ 114 ] 2005年、モンブラン山塊のトゥール・ロンドは、高山地帯で初めてライダーが使用され、気候変動と高地の永久凍土の劣化が原因とされる、大きな岩壁での激しい落石の増加を監視しました。[ 115 ]
ライダーは、構造地質学や地球物理学において、断層の検出や研究、隆起の測定のために、航空ライダーとGNSSの組み合わせとしても使用されています。[ 116 ] 2つの技術の出力は、地形の非常に正確な標高モデルを作成できます。このモデルは、樹木を通して地表の標高を測定することもできます。この組み合わせは、米国ワシントン州のシアトル断層の位置を見つけるために最も有名に使用されました。 [ 117 ]この組み合わせは、2004年の隆起の前後のデータを使用して、セントヘレンズ山の隆起も測定します。 [ 118 ]航空ライダーシステムは氷河を監視し、わずかな成長や衰退を検出する能力があります。衛星ベースのシステムであるNASA ICESatには、この目的のためのライダーサブシステムが含まれています。NASA航空地形マッピング装置[ 119 ]も、氷河を監視し、海岸の変化分析を実行するために広く使用されています。この組み合わせは、土壌調査を作成する際に土壌科学者によっても使用されます。詳細な地形モデリングにより、土壌科学者は傾斜の変化や地形の境界を把握することができ、それによって土壌の空間的な関係におけるパターンが示される。
当初、ルビーレーザーをベースとした気象観測用ライダーは、レーザーの発明後まもなく開発され、レーザー技術の初期の応用例の一つとなりました。ライダー技術はその後、その能力を大幅に拡大し、現在では雲のプロファイリング、風の測定、エアロゾルの研究、様々な大気成分の定量化など、幅広い測定にライダーシステムが利用されています。大気成分からは、地表気圧（酸素や窒素の吸収を測定することによって）、温室効果ガス排出量（二酸化炭素とメタン）、光合成（二酸化炭素）、火災（一酸化炭素）、湿度（水蒸気）など、有用な情報が得られます。大気ライダーは、測定の種類に応じて、地上設置型、航空機搭載型、衛星搭載型のいずれかになります。
大気ライダーによるリモートセンシングは、2つの方法で機能します。
大気からの後方散乱は、雲やエアロゾルの測定値を直接与えます。風や巻氷晶などの後方散乱から派生するその他の測定値は、検出される波長や偏光を慎重に選択する必要があります。ドップラーライダーとレイリードップラーライダーは、後方散乱光の周波数を測定することによって、ビームに沿った温度と風速を測定するために使用されます。運動するガスのドップラー広がりにより、結果として生じる周波数シフトを介して特性を決定できます。 [ 120 ] NASAの円錐走査型HARLIEなどの走査型ライダーは、大気風速の測定に使用されてきました。 [ 121 ] ESAの風ミッションADM-Aeolusは、鉛直風プロファイルのグローバルな測定を提供するために、ドップラーライダーシステムを搭載する予定です。[ 122 ] 2008年の夏季オリンピックでは、ヨット競技中の風速場を測定するためにドップラーライダーシステムが使用されました。 [ 123 ]
ドップラーライダーシステムは、風速、乱流、風向、風速シアのデータを取得するために、再生可能エネルギー分野でも応用され始めている。パルス式と連続波式の両方が使用されている。パルス式システムは信号のタイミングを利用して垂直方向の距離分解能を得るのに対し、連続波式システムは検出器の集束に依存する。
風力学という用語は、計算流体力学シミュレーションとドップラーライダー測定を用いた風の共同的かつ学際的な研究を説明するために提案された。[ 124 ]
航空機搭載ライダーの地表反射は、ライダー波長における地表反射率の尺度を与える（大気透過率が既知であると仮定した場合）が、地表反射は通常、大気の吸収測定に使用される。「差分吸収ライダー」（DIAL）測定では、2つ以上の近接した（1 nm未満）波長を使用して、地表反射率やその他の透過損失を除外する。これらの要因は波長に対して比較的鈍感であるためである。特定のガスの適切な吸収線に調整すると、DIAL測定を使用して、大気中のその特定のガスの濃度（混合比）を決定できる。これは、ライダー経路全体に沿った積分吸収の尺度であるため、積分経路差分吸収（IPDA）アプローチと呼ばれる。IPDAライダーは、パルス式[ 125 ] [ 126 ]またはCW式[ 127 ]のいずれかであり、通常2つ以上の波長を使用する。[ 128 ] IPDAライダーは二酸化炭素[ 125 ] [ 126 ] [ 127 ]およびメタンのリモートセンシングに使用されています。[ 129 ]
合成アレイライダーは、アレイ検出器を必要とせずにイメージングライダーを可能にします。イメージングドップラー速度測定、超高速フレームレートイメージング（毎秒数百万フレーム）、およびコヒーレントライダーのスペックル低減に使用できます。 [ 36 ]大気圏および水圏アプリケーション向けのライダーに関する広範な文献目録は、Grantによって提供されています。 [ 130 ]
日本では、洪水予報や降雨量予測の精度向上を目指し、差分吸収ライダー（DIAL）やラマンライダーといった技術が開発されている。
九州大学を中心とする複数の企業、大学、研究機関による研究チームが、政府の支援を受けて気象観測と洪水リスクモデリングに関する研究を行っている。
このプロジェクトは以下に焦点を当てています。
2025年5月、EKO Instruments社は、米国大気研究センター（NSF NCAR）から提供されたマイクロパルスDIALライダーシステムを用いて、長崎県五島福江島で現地調査を開始しました。この調査では、DIALの性能を既存のラマンライダーシステムと比較します。
さらに、EKO Instruments. Co. Ltd.は、2025年2月にモンタナ州立大学、NSF NCAR、およびNASAと、DIAL関連の主要特許を対象とする技術ライセンス契約を締結しました。
軍事用途で実際に使用されているものは少なく、機密扱いとなっている（AGM-129 ACMステルス核巡航ミサイルのライダーによる速度測定など）が、画像処理への利用に関する研究は相当数行われている。高解像度システムは、戦車などの目標を識別するのに十分な詳細情報を収集する。ライダーの軍事用途の例としては、Areté Associatesによる対地雷戦用の空中レーザー機雷探知システム（ALMDS）などがある。[ 131 ]
NATOの報告書（RTO-TR-SET-098）は、生物兵器を識別するための遠隔探知を行うための潜在的な技術を評価した。評価された潜在的な技術は、長波赤外線（LWIR）、差分散乱（DISC）、および紫外線レーザー誘起蛍光（UV-LIF）であった。報告書は次のように結論付けた 。「上記でテストおよび議論されたライダーシステムの結果に基づき、タスクグループは、遠隔探知システムの短期（2008～2010年）適用に最適なオプションはUV-LIFであると推奨する[ 132 ]が、長期的には、遠隔ラマン分光法などの他の技術が生物兵器の識別に役立つ可能性がある。」
レーザー誘起蛍光（LIF）に基づく短距離小型分光ライダーは、スタジアム、地下鉄、空港などの重要な屋内、半密閉型、屋外の会場上空におけるエアロゾル状の生物学的脅威の存在に対処する。このほぼリアルタイムの機能により、バイオエアロゾル放出を迅速に検出し、居住者を保護し汚染の範囲を最小限に抑えるための対策をタイムリーに実施することが可能になる。[ 133 ]
長距離生物兵器スタンドオフ探知システム（LR-BSDS）は、生物兵器攻撃の可能な限り早期のスタンドオフ警告を提供するために米陸軍向けに開発されました。これは、生物剤や化学剤を含む合成エアロゾル雲を長距離で探知するためにヘリコプターで運ばれる空中システムです。探知範囲が30 km以上のLR-BSDSは、1997年6月に実戦配備されました。[ 134 ]ドイツのSick AG社が製造した5つのライダーユニットは、2005年のDARPAグランドチャレンジで優勝した自動運転車Stanleyの短距離探知に使用されました。
2010年6月、ロボットのボーイングAH-6が、ライダーを使用して障害物を回避するなど、完全自律飛行を実施した。[ 135 ] [ 136 ]
鉱石量の計算は、鉱石除去エリアを定期的に（毎月）スキャンし、表面データを前回のスキャンと比較することによって行われます。[ 137 ]
Lidarセンサーは、リオ・ティントの未来鉱山で使用されているコマツ自律運搬システム（AHS） [ 138 ]などのロボット採掘車両の障害物検出および回避にも使用できます。
世界中の観測所ネットワークは、ライダーを使用して月に設置された反射板までの距離を測定し、ミリメートル単位の精度で月の位置を測定し、一般相対性理論の検証を行うことができる。火星周回レーザー高度計（MOLA）は、火星周回衛星（NASAの火星グローバルサーベイヤー）に搭載されたライダー機器を使用して、火星の驚くほど精密な全球地形調査を実施した。レーザー高度計は、火星、月（月周回レーザー高度計（LOLA））、水星（水星レーザー高度計（MLA）、NEAR-シューメーカーレーザー距離計（NLR））の全球標高モデルを作成した。[ 139 ]将来のミッションには、木星氷衛星探査機（JUICE）ミッションの一部として、ガニメデレーザー高度計（GALA）などのレーザー高度計実験も含まれる予定である。[ 139 ]
2008年9月、NASAのフェニックス着陸機はライダーを使用して火星の大気中の雪を検出した。[ 140 ]
大気物理学では、ライダーはカリウム、ナトリウム、分子状窒素や酸素など、中層および上層大気の特定の成分の密度を測定するための遠隔検出装置として使用されます。これらの測定値は温度を計算するために使用できます。ライダーは風速を測定し、エアロゾル粒子の垂直分布に関する情報を提供するためにも使用できます。[ 141 ]
英国オックスフォードシャー州アビンドン近郊のJET核融合研究施設では、プラズマの電子密度と温度プロファイルを決定するためにライダートムソン散乱が使用されている。[ 142 ]
ライダーは、岩盤力学において岩盤特性評価や斜面変化検出に広く用いられています。ライダーによって取得された3次元点群からは、岩盤の重要な地質力学的特性を抽出できます。これらの特性には以下のようなものがあります。
これらの特性の一部は、 RMR指数を通じて岩盤の地質力学的品質を評価するために使用されてきました。さらに、不連続面の方向は既存の方法論を使用して抽出できるため、SMR指数を通じて岩盤斜面の地質力学的品質を評価することが可能です。[ 149 ]これに加えて、異なる時期に取得された斜面からのさまざまな 3D 点群を比較することで、研究者は落石やその他の地滑りプロセスの結果としてこの時間間隔中にシーンで発生した変化を研究することができます。[ 150 ] [ 151 ] [ 152 ]
THORは、地球の大気の状態を測定するために設計されたレーザーです。レーザーは雲の中に入り[ 153 ] 、反射ハローの厚さを測定します。センサーには、反射光を測定するために使用される幅7 + 1/2インチ（19cm）の光ファイバー開口部があります。
Lidar技術は、ロボット工学において環境認識や物体分類に利用されています。 [ 154 ] Lidar技術は、地形の3次元標高マップ、高精度な地上までの距離、接近速度を提供できるため、ロボットや有人車両を高精度で安全に着陸させることができます。[ 10 ] Lidarは、ロボット工学において同時位置特定とマッピングにも広く利用されており、ロボットシミュレーターにもうまく統合されています。[ 155 ]その他の例については、上記の軍事セクションを参照してください。
ライダーは、近接運用や宇宙船のステーションキーピングにおける相対速度の測距や軌道要素計算にますます利用されています。ライダーは宇宙からの大気研究にも使用されています。宇宙船から発射された短いレーザー光パルスは、大気中の微粒子に反射して、宇宙船のレーザーに合わせた望遠鏡に戻ってくることがあります。ライダーのエコーを正確にタイミングよく測定し、望遠鏡が受信するレーザー光の量を測定することで、科学者は粒子の位置、分布、性質を正確に特定できます。その結果、雲粒から産業汚染物質まで、他の方法では検出が難しい大気中の成分を研究するための革新的な新しいツールが生まれました。[ 156 ] [ 157 ]
レーザー高度計は、火星の火星軌道レーザー高度計（ MOLA）によるマッピング[ 158 ] 、月の月軌道レーザー高度計（LOLA）[ 159 ]および月高度計（LALT）によるマッピング、水星のレーザー高度計（MLA）によるマッピング[ 160 ]など、惑星のデジタル標高マップを作成するために使用されています。また、火星の地形上を記録的な飛行を行うヘリコプターIngenuityのナビゲーションにも使用されています[ 8 ]。
航空機搭載ライダーセンサーは、リモートセンシング分野の企業で使用されています。これらは、DTM（デジタル地形モデル）またはDEM（デジタル標高モデル）を作成するために使用できます。これは、航空機が1回の飛行で3～4 km（2～2 + 1/2マイル）幅の帯を取得できるため、広いエリアではごく一般的な方法です。より低い高度での飛行により、森林でも50 mm（2インチ）以下の高い垂直精度を達成でき、樹冠の高さと地表標高の両方を取得できます。通常、データをWGS（世界測地系）にリンクするには、地理参照された基準点上に構成されたGNSS受信機が必要です。[ 161 ]
ライダーは水路測量にも使用されています。水の透明度にもよりますが、ライダーは0.9～40m （3～131フィート）の深さを、垂直精度15cm （6インチ）、水平精度2.5m （8フィート）で測定できます。[ 162 ]
Lidarは、鉄道業界では資産管理のための資産健全性レポートの作成に、運輸省では道路状況の評価に使用されています。CivilMaps.comはこの分野のリーディングカンパニーです。[ 163 ] Lidarは自動車のアダプティブクルーズコントロール（ACC）システムにも使用されています。Siemens、Hella、Ouster、Ceptonなどのシステムは、バンパーなどの車両前部に取り付けられたLidarデバイスを使用して、車両と前方の車両との距離を監視します。[ 164 ]前方の車両が減速したり近づきすぎたりした場合、ACCはブレーキをかけて車両を減速させます。前方の道路がクリアになると、ACCは車両がドライバーによってプリセットされた速度まで加速できるようにします。その他の例については、上記の軍事セクションを参照してください。LidarベースのデバイスであるCeilometerは、世界中の空港で滑走路進入経路上の雲の高さを測定するために使用されています。[ 165 ]
Lidar は、風速と風の乱流を正確に測定することで、風力発電所のエネルギー出力を増加させるために使用できます。 [ 166 ] [ 167 ]実験的な Lidar システム[ 168 ] [ 169 ]は、風力タービンのナセル[ 170 ]に取り付けたり、回転するスピナー[ 171 ]に統合したりして、向かってくる水平風[ 172 ] 、風力タービンの後流の風[ 173 ]を測定し、コンポーネントを保護して出力を増加させるためにブレードを事前に調整することができます。Lidar はまた、風力タービンの出力曲線を測定することによって、風力タービンの性能を検証するために、入射風資源を特性評価して風力タービンの発電量と比較するためにも使用されます[ 174 ] 。 [ 175 ]風力発電所の最適化は、応用風力学のトピックとみなすことができます。風力関連産業におけるライダーのもう1つの側面は、風力ポテンシャルを評価するためにライダースキャンされた表面上で計算流体力学を使用することであり、 [ 176 ]これは最適な風力発電所の配置に使用できます。
Lidarは、適切な屋上[ 177 ] [ 178 ]や日陰による損失[ 179 ]を決定することで、都市レベルで太陽光発電システムを最適化する計画者や開発者を支援するためにも使用できます。最近の航空レーザースキャンの取り組みは、垂直な建物のファサードに当たる太陽光の量を推定する方法[ 180 ]、または植生や周囲の地形の影響を考慮してより詳細な日陰による損失を取り入れる方法に焦点を当てています[ 181 ] 。
rFactor Pro、iRacing、Assetto Corsa、Project CARSなどの最近のシミュレーションレースゲームでは、ライダー調査によって取得された3D点群から再現されたレーストラックがますます多く採用されており、ゲーム内の3D環境では表面がセンチメートルまたはミリメートルの精度で再現されています。[ 182 ] [ 183 ] [ 184 ]
Introversion Softwareが2017年にリリースした探索ゲーム『Scanner Sombre』は、基本的なゲームメカニズムとしてライダー（LiDAR）を使用している。
Build the Earthでは、デフォルトの地形生成における誤差（主に標高に関するもの）を補正するために、 Minecraftの地形を正確にレンダリングするためにLiDARが使用されます。Build the Earthへの地形レンダリングのプロセスは、その地域で利用可能なデータ量と、ファイルをブロックデータに変換する速度によって制限されます。
Lidar技術は、境界保護、建物のファサード、重要インフラの監視などの用途向けに、正確でプライバシーに準拠した脅威検出を提供することで、物理的なセキュリティを強化します。これらのシステムは、レーザーベースのセンサーを使用して高密度の点群を作成し、雨、雪、完全な暗闇などの厳しい環境条件下でも確実に機能します。最新システムの重要な利点は、高さ、幅、奥行きを捉える正確な体積検出ゾーンを作成し、オブジェクトのサイズと移動速度を正確に分類できる3D Lidarの使用です。[ 185 ]通常は単一の平面をスキャンし、高さや体積に基づいて脅威と無害なトリガーを区別するのに苦労する可能性のある2D Lidarシステムとは異なり、3D Lidarは、検出されたオブジェクトの完全な空間寸法を分析することで、小動物や植物によって引き起こされる誤報を効果的にフィルタリングします。
レディオヘッドの2007年の楽曲「ハウス・オブ・カード」のミュージックビデオは、リアルタイム3Dレーザースキャニングをミュージックビデオの撮影に初めて使用したと考えられている。ビデオ内の距離データは完全にライダーによるものではなく、構造化光スキャニングも使用されている。[ 186 ]
2020年、Appleは拡張現実（AR）体験のために特別に開発されたLiDARセンサーを背面カメラモジュールに統合した第4世代iPad Proを発表しました。 [ 187 ]この機能は後にiPhone 12 Proシリーズとそれ以降のProモデルにも搭載されました。[ 188 ] Appleデバイスでは、LiDARによりポートレートモードの写真がナイトモードで強化され、オートフォーカスが高速化され、計測アプリの精度が向上します。
2022年、『ホイール・オブ・フォーチュン』は、ヴァナ・ホワイトがパズルボード上で手を動かして文字を明らかにするタイミングを追跡するために、ライダー技術の使用を開始した。この技術が初めて使用されたエピソードは、シーズン40の初回放送だった。[ 189 ]
フラッシュライダーでは、視野全体が単一のパルスで広範囲に広がるレーザービームによって照射されます。これは、一度に1点ずつ照射する平行レーザービームを使用し、視野を点ごとに照射するためにビームをラスタースキャンする従来の走査ライダーとは対照的です。この照射方法では、検出方式も異なります。走査ライダーとフラッシュライダーの両方で、タイムオブフライトカメラを使用して、各フレームで入射光の3次元位置と強度に関する情報を収集します。ただし、走査ライダーではこのカメラは点センサーのみを備えているのに対し、フラッシュライダーではカメラは1次元または2次元センサーアレイを備えており、各ピクセルが3次元位置と強度情報を収集します。どちらの場合も、深度情報はレーザーパルスの飛行時間（つまり、各レーザーパルスがターゲットに到達してセンサーに戻るまでの時間）を使用して収集されるため、レーザーのパルスとカメラによる取得を同期させる必要があります。[ 190 ]その結果、色ではなく距離を撮影するカメラが誕生しました。[ 31 ]フラッシュライダーは、カメラ、シーン、またはその両方が動いている場合、シーン全体が同時に照らされるため、スキャンライダーと比較して特に有利です。スキャンライダーでは、レーザーがシーン上を走査する際の時間差により、動きによって「ジッター」が発生する可能性があります。
すべての形式のライダーと同様に、搭載された光源により、フラッシュライダーはアクティブセンサーとなります。返された信号は、組み込みアルゴリズムによって処理され、センサーの視野内のオブジェクトと地形の特徴のほぼ瞬時の3Dレンダリングが生成されます。[ 191 ]レーザーパルスの繰り返し周波数は、高解像度で高精度の3Dビデオを生成するのに十分です。[ 190 ] [ 192 ]センサーの高いフレームレートにより、高精度のリモート着陸操作など、リアルタイムの視覚化から恩恵を受けるさまざまなアプリケーションに役立つツールとなります。[ 193 ]フラッシュセンサーは、ターゲットの地形の3D標高メッシュを即座に返すことで、自律型宇宙船着陸シナリオで最適な着陸ゾーンを特定するために使用できます。[ 194 ]
遠くを見るには、強力な光のバーストが必要です。そのパワーは、人間の網膜を損傷しないレベルに制限されます。波長は人間の目に影響を与えてはなりません。しかし、低コストのシリコンイメージャーは、目に安全なスペクトルの光を読み取ることができません。代わりに、ガリウムヒ素イメージャーが必要となり、コストが20万ドルまで上昇する可能性があります。[ 31 ]ガリウムヒ素は、通常宇宙用途で使用される高コストで高効率の太陽電池パネルの製造に使用される化合物と同じです。
コンピュータステレオビジョンは、近距離アプリケーションにおけるライダーの代替手段として有望であることが示されています。適切な場合には、はるかに費用対効果が高いです。[ 195 ] [ 196 ]
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