Lidarとステレオカメラの違いを完全解説：自動運転の正体を見抜く基礎と使い分け

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Lidarとステレオカメラの違いを徹底理解する

Lidarとステレオカメラは距離情報を作るという点では共通しますが原理がまるで別物です。Lidarはレーザー光を発射して物体へ跳ね返ってくる信号を受け取り往復の時間から距離を計算します。そのため測定の正確さや反射の強さに強みがありますが霧雨のような悪天候には弱い点が難点です。日陰や暗い場所でもある程度は動作しますが回り込む情報は雨粒や霧の乱反射で影響を受けやすくなります。

一方ステレオカメラは二台のカメラで同じ場所の風景を撮影し、画像の中の対応点のずれ（視差）を計算して距離を推定します。光を作らない受動型の測定で外部光を利用しますので、日中の明るい場所では色や形状の情報も同時に取得しやすい利点があります。夜間や薄暗い場所では補助光が必要になることもあり、テクスチャが少ない物体や黒い表面では難易度が上がることがあります。

このような性質の違いが、実際の用途選択に大きく影響します。車載やロボットの現場では両方を組み合わせる設計が増えていますがコストや重量耐候性などの技術的な制約も重要な判断材料です。この記事では基本原理から現場での使い分けまでを中学生にも分かる言葉で解説します。

仕組みと測定方法の違い

仕組みの違いは測定の原理だけでなくデータの性質にも現れます。Lidarは発光するため外部光に左右されず周囲の形状を細かく測れます。回転するヘッドやスキャナから複数のレーザー光を発し、戻ってくる信号を受け取って距離を算出します。測距範囲は数十メートルから数百メートルに及ぶことが多く、反射率の高い物体や金属表面で強く安定します。反射が弱い素材は誤差の原因になります。一方、ステレオカメラは2つ以上のカメラから撮影した画像の対応点を見つけ、視差を用いて深さを推定します。光の条件や表面のテクスチャ、遮蔽物の有無が大きく影響します。高解像度の色情報が得られる利点もありますが、暗い場所では性能が落ちることがあります。

この二つの測定方法の強みを組み合わせると、誤検知を減らし信頼性を高められるのです。

用途と現実の使い分け

現場での使い分けには目的と環境が大きく影響します。自動運転車ではLidarが障害物との正確な距離を提供する核となるセンサーとして働きます。一方でステレオカメラは物体の形状や色の情報を補足し、道路標識や車線の認識を補助します。工場の自動化分野ではコストや重量の制約からステレオカメラが主役になることが多いですが、信頼性を高めるためにLidarと組み合わせるケースも増えています。悪天候時にはLidarが有利になる場面がありますが、表面材質や反射条件によっては誤検知が生じることもあるためセンサーフュージョンが鍵です。今後はAI技術で複数センサーデータをリアルタイムに統合する能力がさらに進化し、現場の判断をより正確に支えるでしょう。

項目	Lidar	ステレオカメラ
原理	能動的にレーザーを照射	周囲の光を利用する受動型
距離測定範囲	数十m〜数百m	数m〜数十m
解像度/情報	高いが反射条件に影響	色・形状情報が豊富だがテクスチャ依存
耐環境性	霧雨で影響を受けやすい	光条件に左右されやすい
コスト	高価	比較的安価

ピックアップ解説

測距という会話の中で見えてくる二つの視点

友だちと科学館でこの話をしていたときのこと。Lidarは光を発射して距離を測るから夜でも動く機械が正確に距離を教えてくれると思っていたけれど、現実は違います。雨の日にはレーザーが反射しづらく、霧の中では対象物の検出が難しくなる場面もあります。対してステレオカメラは周囲の光を読む力に頼るので、晴れた日には非常に高精細な画と色の情報を得られますが、テクスチャが薄い表面や真っ暗な場所では距離推定が揺れやすいのです。だから研究者たちはこの二つを組み合わせて使うのです。センサーフュージョンと呼ばれる手法で、Lidarの正確さとステレオの豊かな情報を同時に取り込み、欠点を補完します。結局、道具は単独で力を出すものではなく、情報をどう統合するかが未来の技術の鍵だとぼくは感じました。

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