| ■ 영문 제목 : Global 2D & 3D LiDAR Sensors Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2406A4482 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 6월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 전자＆반도체 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 2D 및 3D 라이다 센서 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 2D 및 3D 라이다 센서은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 2D 및 3D 라이다 센서 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 2D 및 3D 라이다 센서은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 2D 및 3D 라이다 센서의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 2D 및 3D 라이다 센서 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
2D 및 3D 라이다 센서 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 2D 및 3D 라이다 센서 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 2D 라이다 센서, 3D 라이다 센서) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 2D 및 3D 라이다 센서 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 2D 및 3D 라이다 센서 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 2D 및 3D 라이다 센서 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 2D 및 3D 라이다 센서 기술의 발전, 2D 및 3D 라이다 센서 신규 진입자, 2D 및 3D 라이다 센서 신규 투자, 그리고 2D 및 3D 라이다 센서의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 2D 및 3D 라이다 센서 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 2D 및 3D 라이다 센서 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 2D 및 3D 라이다 센서 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 2D 및 3D 라이다 센서 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 2D 및 3D 라이다 센서 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 2D 및 3D 라이다 센서 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, 2D 및 3D 라이다 센서 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
2D 및 3D 라이다 센서 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
2D 라이다 센서, 3D 라이다 센서
*** 용도별 세분화 ***
자동차 및 교통, 산업 제조, 서비스 로봇, 기타
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Valeo, SICK AG, Hokuyo Automatic Co., Ltd., Shenzhen Robo Sense Technology Co., Ltd., Hesai Technology, Velodyne Lidar, Inc., Pepperl+Fuchs SE, Ouster, Inc., VanJee Technology, Shenzhen Leishen Intelligence System Co., Ltd., SureStar
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 2D 및 3D 라이다 센서 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 2D 및 3D 라이다 센서 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 2D 및 3D 라이다 센서 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 2D 및 3D 라이다 센서은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 2D 및 3D 라이다 센서 시장분석 ■ 지역별 2D 및 3D 라이다 센서에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 2D 및 3D 라이다 센서 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Valeo, SICK AG, Hokuyo Automatic Co., Ltd., Shenzhen Robo Sense Technology Co., Ltd., Hesai Technology, Velodyne Lidar, Inc., Pepperl+Fuchs SE, Ouster, Inc., VanJee Technology, Shenzhen Leishen Intelligence System Co., Ltd., SureStar – Valeo – SICK AG – Hokuyo Automatic Co., Ltd. ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]2D 및 3D 라이다 센서 이미지 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 2D 및 3D 라이다 센서 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 2D 및 3D 라이다 센서 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 2D 및 3D 라이다 센서 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 2D 및 3D 라이다 센서 매출 시장 점유율 기업별 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 시장 점유율 2023 기업별 2D 및 3D 라이다 센서 매출 시장 2023 기업별 글로벌 2D 및 3D 라이다 센서 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 2D 및 3D 라이다 센서 매출 시장 점유율 2023 미주 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 (2019-2024) 미주 2D 및 3D 라이다 센서 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 2D 및 3D 라이다 센서 매출 (2019-2024) 유럽 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 (2019-2024) 유럽 2D 및 3D 라이다 센서 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 2D 및 3D 라이다 센서 매출 (2019-2024) 미국 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 캐나다 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 멕시코 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 브라질 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 중국 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 일본 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 한국 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 인도 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 호주 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 독일 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 프랑스 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 영국 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 러시아 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 이집트 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 터키 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 2D 및 3D 라이다 센서 시장규모 (2019-2024) 2D 및 3D 라이다 센서의 제조 원가 구조 분석 2D 및 3D 라이다 센서의 제조 공정 분석 2D 및 3D 라이다 센서의 산업 체인 구조 2D 및 3D 라이다 센서의 유통 채널 글로벌 지역별 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 2D 및 3D 라이다 센서 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 2D 및 3D 라이다 센서 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 2D 및 3D 라이다 센서 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 2D 및 3D 라이다 센서 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 ## 2D 및 3D 라이다 센서의 이해 빛을 이용하여 주변 환경의 거리 정보를 측정하는 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging) 센서는 최근 자율주행 자동차, 로봇 공학, 지형 측량, 건축, 보안 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 이러한 라이다 센서는 측정하는 정보의 차원에 따라 크게 2D 라이다와 3D 라이다로 구분됩니다. 본 글에서는 2D 및 3D 라이다 센서의 기본적인 개념과 특징, 종류, 주요 용도 및 관련 기술에 대해 심층적으로 다루겠습니다. **1. 라이다 센서의 기본 원리 및 특징** 라이다 센서는 레이저 광선을 발사하고, 이 빛이 물체에 반사되어 되돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산하는 방식으로 작동합니다. 레이저 광선은 가시광선이나 적외선 대역을 사용하며, 매우 좁고 강한 빔의 특성을 가집니다. 이러한 특성 덕분에 라이다 센서는 다음과 같은 주요 특징을 가집니다. * **정확한 거리 측정:** 빛의 속도는 일정하므로, 발사된 레이저가 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 정밀하게 측정함으로써 물체까지의 거리를 매우 정확하게 파악할 수 있습니다. * **고해상도 정보 획득:** 레이저 빔을 좁게 집중시켜 발사하므로, 작은 물체나 복잡한 형상의 표면에서도 상세한 정보를 얻을 수 있습니다. * **비접촉식 측정:** 물체에 직접 닿지 않고 원거리에서 정보를 얻기 때문에, 온도나 물리적 손상에 민감한 물체도 안전하게 측정할 수 있습니다. * **환경 변화에 강함:** 카메라 센서와 달리, 조명 조건(어두움, 역광 등)이나 날씨 조건(안개, 비 등)의 영향을 비교적 적게 받아 안정적인 성능을 제공합니다. 다만, 강한 비나 안개는 레이저의 투과율을 저하시킬 수 있습니다. * **고유한 반사 특성:** 다양한 물체는 레이저에 대해 서로 다른 반사율을 가지며, 이를 통해 물체의 재질이나 특성을 어느 정도 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. **2. 2D 라이다 센서** 2D 라이다 센서는 단일 평면 상에서 주변 환경의 거리 정보를 측정합니다. 즉, 수평 또는 수직 방향으로 회전하며 레이저를 발사하여 2차원적인 거리 데이터를 생성합니다. 마치 원형으로 회전하는 와이퍼처럼, 일정 각도를 그리며 스캔하여 주변의 장애물 윤곽을 파악하는 방식입니다. **2.1. 특징** * **평면적인 데이터:** 2D 라이다는 주로 수평면에 대한 거리 정보를 제공합니다. 따라서 물체의 높이 정보는 얻기 어렵습니다. * **넓은 수평 시야각:** 회전 메커니즘을 통해 넓은 수평 시야각을 확보할 수 있습니다. * **상대적으로 저렴한 가격:** 3D 라이다에 비해 구조가 단순하고 부품 수가 적어 가격 경쟁력이 높습니다. * **간단한 데이터 처리:** 생성되는 데이터의 양이 3D 라이다에 비해 적어 데이터 처리 및 알고리즘 개발이 비교적 용이합니다. **2.2. 종류** 2D 라이다는 주로 회전 방식에 따라 구분될 수 있습니다. * **기계식 2D 라이다:** 센서 내부의 모터가 레이저 송수신 장치를 회전시켜 360도 방향으로 스캔합니다. 가장 일반적인 형태이며, 비교적 넓은 시야각과 높은 정밀도를 제공하지만, 물리적인 움직임으로 인해 내구성에 영향을 받을 수 있습니다. * **고체 상태(Solid-State) 2D 라이다:** MEMS(미세전자제어시스템) 거울이나 기타 반도체 기술을 이용하여 레이저 빔의 방향을 제어합니다. 기계적인 부품이 없어 내구성이 뛰어나고 소형화가 가능하지만, 아직까지는 기계식에 비해 시야각이나 성능 면에서 제약이 있을 수 있습니다. **2.3. 주요 용도** 2D 라이다는 주로 주변 환경의 장애물을 감지하고 경로를 계획하는 데 활용됩니다. * **자율주행 자동차 (보조 센서):** 주로 측면 또는 후면의 장애물 감지, 차선 유지 보조, 주차 보조 등에 활용됩니다. 전방의 복잡한 환경을 3D로 인식하는 데는 한계가 있어 3D 라이다와 함께 사용되는 경우가 많습니다. * **서비스 로봇:** 청소 로봇, 배달 로봇 등이 장애물을 회피하고 안전하게 이동 경로를 설정하는 데 사용됩니다. * **물류 창고 자동화:** 자동 이동 로봇(AGV)이나 자율 이동 로봇(AMR)의 장애물 감지 및 내비게이션에 필수적입니다. * **보안 및 감시:** 건물 주변이나 특정 구역의 침입자 감지, 접근 통제 등에 활용될 수 있습니다. **3. 3D 라이다 센서** 3D 라이다 센서는 단일 평면이 아닌, 다차원적인 공간의 거리 정보를 측정합니다. 일반적으로 여러 개의 레이저 송수신 채널을 수직 방향으로 배열하고, 이 채널들이 회전하거나 기계적으로 움직이며 360도 전방위의 입체적인 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터를 생성합니다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 상의 점들의 집합으로, 물체의 형태, 크기, 위치 등을 정확하게 표현합니다. **3.1. 특징** * **입체적인 데이터:** 3D 라이다는 물체의 높이 정보를 포함한 3차원적인 형태를 정확하게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 물체의 복잡한 형상을 재구성하거나 주변 환경의 지형을 상세하게 묘사할 수 있습니다. * **정밀한 객체 인식 및 매핑:** 3차원 데이터는 객체의 정확한 위치와 크기를 파악하는 데 용이하여, 객체 인식, 분류, 3D 지도(3D Map) 생성 등에 필수적입니다. * **높은 데이터 밀도 및 복잡성:** 2D 라이다에 비해 훨씬 많은 양의 3차원 포인트 데이터를 생성하므로, 센서 자체의 가격이 높고 데이터 처리 및 분석에 고성능의 컴퓨팅 자원이 요구됩니다. * **다양한 측정 방식:** 수직으로 배열된 채널 수(예: 16채널, 32채널, 64채널, 128채널 등)에 따라 해상도와 성능이 달라집니다. 채널 수가 많을수록 더 정밀하고 조밀한 3D 데이터를 얻을 수 있습니다. **3.2. 종류** 3D 라이다 역시 센서의 구조 및 작동 방식에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다. * **기계식 3D 라이다 (회전형):** 가장 일반적인 형태로, 여러 개의 레이저 채널이 수직으로 배열된 모듈이 360도 회전하면서 3차원 스캔을 수행합니다. 넓은 시야각과 높은 데이터 품질을 제공하지만, 크기가 크고 내구성에 대한 고려가 필요합니다. * **고체 상태(Solid-State) 3D 라이다:** * **MEMS 라이다:** MEMS 거울을 사용하여 레이저 빔의 방향을 스캔합니다. 기계식 라이다에 비해 훨씬 작고 저렴하며 내구성이 우수하지만, 아직은 기계식 라이다만큼의 시야각이나 해상도를 확보하는 데 기술적 과제가 남아있습니다. * **OPA(Optical Phased Array) 라이다:** 전자적으로 빛의 위상을 제어하여 빔의 방향을 조절합니다. 움직이는 부품이 전혀 없어 궁극적으로 가장 작고 내구성이 뛰어난 라이다 구현이 가능하지만, 아직은 상용화 초기 단계에 있으며 기술적인 난이도가 높습니다. * **플래시 라이다(Flash LiDAR):** 광범위한 영역에 동시에 레이저를 조사하고 반사되는 빛을 센서 어레이로 받아 한 번에 깊이 정보를 얻습니다. 움직이는 부품이 없으며, 매우 빠른 스캔 속도를 제공하지만, 측정 거리나 해상도에 제약이 있을 수 있습니다. **3.3. 주요 용도** 3D 라이다는 정밀한 공간 인식 및 3차원 환경 모델링이 필요한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. * **자율주행 자동차 (핵심 센서):** 주변 환경의 객체(차량, 보행자, 자전거 등)를 정확하게 감지하고, 거리, 속도, 크기를 파악하여 안전한 주행 경로를 계획하는 데 필수적입니다. 전방 및 측면의 넓은 범위를 고해상도로 스캔하여 3차원 지도를 생성하고, 이를 바탕으로 실시간으로 주변 환경을 인지합니다. * **로봇 공학:** 로봇이 복잡한 작업 환경을 인지하고 탐색하며, 물체를 조작하거나 조립하는 등의 작업을 수행하는 데 필요한 3차원 공간 정보를 제공합니다. * **지형 측량 및 매핑:** 드론이나 항공기에 탑재되어 지표면의 고도, 지형의 변화, 식생 정보 등을 정밀하게 측정하고 3차원 지도를 생성하는 데 활용됩니다. * **건축 및 건설:** 건물 내부 또는 외부의 3D 모델을 생성하여 설계 검토, 시공 관리, 공간 측정 등에 활용됩니다. * **보안 및 감시:** 넓은 지역의 3D 환경을 감시하여 이상 행동 감지, 위험 구역 설정 등에 사용될 수 있습니다. **4. 관련 기술 및 동향** 라이다 센서의 성능 향상과 응용 분야 확대를 위해서는 다음과 같은 관련 기술들이 중요하게 작용합니다. * **센서 융합(Sensor Fusion):** 라이다 센서의 데이터를 카메라, 레이더(Radar), IMU(관성 측정 장치) 등 다른 센서의 데이터와 결합하여 각 센서의 단점을 보완하고 전반적인 인지 성능을 향상시킵니다. 예를 들어, 라이다는 정확한 거리 정보를 제공하지만 색상이나 텍스처 정보가 부족한 반면, 카메라는 풍부한 시각 정보를 제공하지만 거리 측정의 정확도가 떨어집니다. 이 두 센서를 융합하면 상호 보완적인 정보를 얻을 수 있습니다. * **인공지능 및 딥러닝:** 3D 라이다 센서에서 생성되는 방대한 양의 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 처리하고, 객체 인식, 분류, 추적, 장면 이해 등의 복잡한 작업을 수행하기 위해 인공지능 및 딥러닝 기술이 필수적으로 활용됩니다. 신경망 모델을 통해 포인트 클라우드에서 유의미한 특징을 추출하고 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. * **포인트 클라우드 처리 기술:** 라이다 센서에서 생성되는 원시 데이터인 포인트 클라우드를 효율적으로 저장, 관리, 필터링, 세그멘테이션(분할), 정합(맞추기)하는 기술은 실제 응용에 있어 매우 중요합니다. 노이즈 제거, 중복 제거, 특징 추출 등의 과정이 포함됩니다. * **소형화 및 저가화:** 라이다 센서의 대중화를 위해서는 크기를 줄이고 가격을 낮추는 것이 중요합니다. 특히 고체 상태 라이다 기술의 발전은 이러한 목표 달성에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. * **실시간 처리 및 엣지 컴퓨팅:** 자율주행이나 로봇 분야에서는 실시간으로 센서 데이터를 처리하고 의사결정을 내리는 것이 중요합니다. 이를 위해 센서 자체나 로컬 장치에서 데이터를 처리하는 엣지 컴퓨팅 기술이 주목받고 있습니다. **결론적으로,** 2D 라이다 센서는 평면적인 환경 정보를 빠르고 저렴하게 제공하여 기본적인 장애물 회피 및 경로 설정에 적합한 반면, 3D 라이다 센서는 정밀한 3차원 공간 정보를 제공하여 복잡한 환경 인지, 객체 인식, 정밀 매핑 등 고도화된 응용 분야에 필수적입니다. 각 센서의 고유한 특징을 이해하고, 센서 융합 및 인공지능 기술과의 결합을 통해 라이다 센서는 앞으로도 자율주행, 로봇, 스마트 시티 등 미래 산업의 발전에 더욱 중요한 기여를 할 것으로 전망됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 2D 및 3D 라이다 센서 시장 2024-2030] (코드 : LPI2406A4482) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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