ラスト・マイル・デリバリーや増え続ける配送需要などの課題を克服するために、LiDAR搭載の配送用ドローンはロジスティクス業界でどのように役立つのでしょうか？

これまで、バルク材の在庫はしばしば不正確に測定されたり、推定されたりしていました。これはサプライチェーンにおける非効率性につながりますが、LiDARテクノロジーはこの状況を非常に簡単に改善することができます。Sachtleben Technologyは、Blickfeld LiDARセンサーを使用して倉庫内のバルク材の山を正確に測定し、このデータに基づいて在庫を算出しています。

平均的な自律走行車は、1時間に約19テラバイトのデータを生成するため、「車載データセンター」と呼ばれています。データプライバシーに関する現状はどうなっているのでしょうか？自律走行車テクノロジーの発展を妨げない範囲で、これらの膨大なデータをどのように保護すればよいのでしょうか？

3次元LiDARを用いたセキュリティシステムは、信頼性が高く、誤報が少ないため、より高いセキュリティレベルを実現することができます。このブログでは、いくつかのユースケースの概要を説明し、その機能を解説しています。

完全な自律走行を実現するには、現在2種類の異なるアプローチがあります。多くのOEMが現在目指しているように、レベル1からレベル5まで積み上げる方法と、現在技術系企業が追求しているように、レベル4の自律性に飛び込む方法です。それぞれのアプローチにはどのような利点があり、現状はどうなっているのでしょうか？この2つのアプローチの橋渡しをすることは可能なのでしょうか？

このブログでは、なぜLiDARが様々な産業における体積計測に最適なのか、そしてLiDARがどのように世界を1つ1つ変えていくのかについて説明します。

世界は自律走行車の導入に向けて急ピッチで進んでいますが、環境への配慮を置き去りにしていないでしょうか。このブログでは、自律性と持続可能性の両方を備えた未来をどのように描くことができるかを議論します。

LiDARは高正確度の点群データを生成し、多くのテクノロジーの構成要素として機能します。しかし、生成された大量のデータの処理と保存は、常に大きな課題となっています。このブログ記事では、背景減算によるデバイス上の動き検出を解明し、それがどのように総データ量の削減に役立つかを説明します。

LiDARテクノロジーは、多くのテクノロジーやアプリケーションの構成要素として機能していますが、いくつかの神話や誤った推測に悩まされてきました。このブログシリーズの第二部として、LiDARに関する一般的な神話をさらに取り上げ、その嘘を暴きます。