LiDAR

ロボタクシーの未来：LiDARが勝つか、AIが超えるか 投稿日: 2026年2月19日 | カテゴリ: テクノロジー / AI社会論 2026年、自動運転は「夢」から「実証データによる殴り合い」のフェーズに突入しました。テスラが発表した驚異的な安全データの一方で、オースティンでのロボタクシー試験運用におけるシビアな事故率も露呈しています。本記事では、LiDAR（レーザーセンサー）派とカメラのみ（Vision-only）派の対立、そして米中日の戦略差を整理します。 1. データが示す「監視」と「自律」の壁 テスラの最新レポートによれば、人間が監視する「FSD (Supervised)」は全米平均…

はじめに はじめまして、NTTドコモ クロステック開発部の佐藤です。 私は建設現場業務の効率化を狙ったプロダクト開発における技術開発を担当しています。具体的にはレーザーの反射を利用して空間を測定することができるLIDAR（Livox Mid-360）とラズパイ（Raspberry Pi 5）を組み合わせ、取得した点群データを可視化・伝送するセンサー開発に従事しています。 新卒入社1年目として将来性の高いテーマを業務にできていることは嬉しい反面、自分の技術力の乏しさを痛感させられています。 本記事では、LIDAR（Livox Mid-360）とラズパイ（Raspberry Pi 5）を接続し、3…

✅この記事では、iPhone 17 Proから「Nightモード＋ポートレート」の組み合わせ撮影が消えた件について整理します。どのモデルで使えて、なぜ17 Proだけ非対応なのか、そしてユーザーから見て実際どこまで影響があるのかを見ていきます。 今回のポイント：何がどう変わったのか そもそもNightモードポートレートって何をしていた？ iPhone 17 Proで何が変わったのか なぜわざわざ機能を減らすのか？ ① 利用率が極端に低かった可能性 ② 結果が安定せず、“Appleらしくない”と判断された説 ③ コードベース・UIの整理（“メニューのダイエット”） ユーザー目線での影響：どれくら…

はじめに 点群とは何か？ 何に使えるか？ 点群取得におけるLiDAR付きの機器 XGRIDSとは？ 〜3つの大きな特徴〜 1. リアルタイム・プレビューと即時生成 2. 高精度と高密度 3. 専用ソフトウェア「LCCStudio」による高速処理 実際にXGRIDSで取得・生成したデータ XGRIDSで取得した点群データ LCCStudioによる3DGS（3D Gaussian Splatting）生成 XGRIDSの活用シーン まとめ 参考文献 最後に We’re Hiring!

ランキング参加中ガジェット ランキング参加中テクノロジー ランキング参加中ロボット Abudoriです。ロボットのセンサは劇的に安価になっています。 かつての3DLiDARは3桁万円は当たり前、とても気軽に手に入るものではありませんでしたが、 今はLIVOXなど個人でも頑張れば新品で購入できる3DLiDARが出てきました。 中でも最も手に入りやすく、さまざまなアプリケーションに活用しやすい3DLiDARがMID-360です。 ですが、いざ触ってみるとかなり手こずります。ただスキャンしている像を見たいだけなのにとにかく動きません。 そこでこの記事はROS 2で動かす時、25/9/1現在で動作する…

強化学習を使わない自律移動ロボットは、古典的なナビゲーション手法（SLAM＋経路計画＋制御）を組み合わせて実現するのが一般的です。研究・実用ロボットの多くがこの手法を使っており、ROSのナビゲーションスタック（Nav2など）もこの流れです。以下に詳しく説明します。 目次 １．強化学習を使わない自律移動ロボットの実現方法 1. 基本構成 センサー取得（LiDAR/カメラ/IMUなど） 2. 各ステップの代表的手法 (1) 自己位置推定 / 地図作成 (SLAM or Localization) (2) 経路計画（Path Planning） (3) モーション制御 3. 実装の流れ（例：ROS …

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