| ■ 영문 제목 : Vehicle Mounted LiDAR Market, Global Outlook and Forecast 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : MONT2407F55504 ■ 조사/발행회사 : Market Monitor Global ■ 발행일 : 2024년 3월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 자동차 |
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본 조사 보고서는 현재 동향, 시장 역학 및 미래 전망에 초점을 맞춰, 차량 탑재형 LiDAR 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 본 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 신흥 시장과 같은 주요 지역을 포함한 전 세계 차량 탑재형 LiDAR 시장을 대상으로 합니다. 또한 차량 탑재형 LiDAR의 성장을 주도하는 주요 요인, 업계가 직면한 과제 및 시장 참여자를 위한 잠재적 기회도 기재합니다.
글로벌 차량 탑재형 LiDAR 시장은 최근 몇 년 동안 환경 문제, 정부 인센티브 및 기술 발전의 증가로 인해 급속한 성장을 목격했습니다. 차량 탑재형 LiDAR 시장은 승용차, 상용차를 포함한 다양한 이해 관계자에게 기회를 제공합니다. 민간 부문과 정부 간의 협력은 차량 탑재형 LiDAR 시장에 대한 지원 정책, 연구 개발 노력 및 투자를 가속화 할 수 있습니다. 또한 증가하는 소비자 수요는 시장 확장의 길을 제시합니다.
글로벌 차량 탑재형 LiDAR 시장은 2023년에 미화 XXX백만 달러로 조사되었으며 2030년까지 미화 XXX백만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 XXX%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
[주요 특징]
차량 탑재형 LiDAR 시장에 대한 조사 보고서에는 포괄적인 통찰력을 제공하고 이해 관계자의 의사 결정을 용이하게하는 몇 가지 주요 항목이 포함되어 있습니다.
요약 : 본 보고서는 차량 탑재형 LiDAR 시장의 주요 결과, 시장 동향 및 주요 통찰력에 대한 개요를 제공합니다.
시장 개요: 본 보고서는 차량 탑재형 LiDAR 시장의 정의, 역사적 추이, 현재 시장 규모를 포함한 포괄적인 개요를 제공합니다. 종류(예: 솔리드 스테이트 LiDAR, 기계식 LiDAR), 지역 및 용도별로 시장을 세분화하여 각 세그먼트 내의 주요 동인, 과제 및 기회를 중점적으로 다룹니다.
시장 역학: 본 보고서는 차량 탑재형 LiDAR 시장의 성장과 발전을 주도하는 시장 역학을 분석합니다. 본 보고서에는 정부 정책 및 규정, 기술 발전, 소비자 동향 및 선호도, 인프라 개발, 업계 협력에 대한 평가가 포함되어 있습니다. 이 분석은 이해 관계자가 차량 탑재형 LiDAR 시장의 궤적에 영향을 미치는 요인을 이해하는데 도움이됩니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 차량 탑재형 LiDAR 시장내 경쟁 환경에 대한 심층 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 시장 플레이어의 프로필, 시장 점유율, 전략, 제품 포트폴리오 및 최근 동향이 포함됩니다.
시장 세분화 및 예측: 본 보고서는 종류, 지역 및 용도와 같은 다양한 매개 변수를 기반으로 차량 탑재형 LiDAR 시장을 세분화합니다. 정량적 데이터 및 분석을 통해 각 세그먼트의 시장 규모와 성장 예측을 제공합니다. 이를 통해 이해 관계자가 성장 기회를 파악하고 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
기술 동향: 본 보고서는 주요기술의 발전과 새로운 대체품 등 차량 탑재형 LiDAR 시장을 형성하는 주요 기술 동향을 강조합니다. 이러한 트렌드가 시장 성장, 채택률, 소비자 선호도에 미치는 영향을 분석합니다.
시장 과제와 기회: 본 보고서는 기술적 병목 현상, 비용 제한, 높은 진입 장벽 등 차량 탑재형 LiDAR 시장이 직면한 주요 과제를 파악하고 분석합니다. 또한 정부 인센티브, 신흥 시장, 이해관계자 간의 협업 등 시장 성장의 기회에 대해서도 강조합니다.
규제 및 정책 분석: 본 보고서는 정부 인센티브, 배출 기준, 인프라 개발 계획 등 차량 탑재형 LiDAR에 대한 규제 및 정책 환경을 평가합니다. 이러한 정책이 시장 성장에 미치는 영향을 분석하고 향후 규제 동향에 대한 인사이트를 제공합니다.
권장 사항 및 결론: 본 보고서는 소비자, 정책 입안자, 투자자, 인프라 제공업체 등 이해관계자를 위한 실행 가능한 권고 사항으로 마무리합니다. 이러한 권장 사항은 조사 결과를 바탕으로 차량 탑재형 LiDAR 시장의 주요 과제와 기회를 해결할 수 있습니다.
참고 데이터 및 부록: 보고서에는 분석 및 조사 결과를 입증하기 위한 보조 데이터, 차트, 그래프가 포함되어 있습니다. 또한 데이터 소스, 설문조사, 상세한 시장 예측과 같은 추가 세부 정보가 담긴 부록도 포함되어 있습니다.
[시장 세분화]
차량 탑재형 LiDAR 시장은 종류별 및 용도별로 세분화됩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
■ 종류별 시장 세그먼트
– 솔리드 스테이트 LiDAR, 기계식 LiDAR
■ 용도별 시장 세그먼트
– 승용차, 상용차
■ 지역별 및 국가별 글로벌 차량 탑재형 LiDAR 시장 점유율, 2023년(%)
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 아시아 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도)
– 남미 (브라질, 아르헨티나)
– 중동 및 아프리카 (터키, 이스라엘, 사우디 아라비아, UAE)
■ 주요 업체
– Valeo, Luminar Technologies, Innoviz Technologies, Ibeo Automotive Systems GmbH, Velodyne Lidar, LeddarTech, Continental, RoboSense, Quanergy Systems, Hesai Technology, LeiShen Intelligent System, Innovusion, Lumentum, Aeva, Livox (DJI), Huawei, Surestar, Benewake
[주요 챕터의 개요]
1 장 : 차량 탑재형 LiDAR의 정의, 시장 개요를 소개
2 장 : 매출 및 판매량을 기준으로한 글로벌 차량 탑재형 LiDAR 시장 규모
3 장 : 차량 탑재형 LiDAR 제조업체 경쟁 환경, 가격, 판매량 및 매출 시장 점유율, 최신 동향, M&A 정보 등에 대한 자세한 분석
4 장 : 종류별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
5 장 : 용도별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
6 장 : 지역 및 국가별 차량 탑재형 LiDAR 판매량. 각 지역 및 주요 국가의 시장 규모와 성장 잠재력에 대한 정량적 분석을 제공. 세계 각국의 시장 개발, 향후 개발 전망, 시장 기회을 소개
7 장 : 주요 업체의 프로필을 제공. 제품 판매, 매출, 가격, 총 마진, 제품 소개, 최근 동향 등 시장 내 주요 업체의 기본 상황을 자세히 소개
8 장 : 지역별 및 국가별 글로벌 차량 탑재형 LiDAR 시장규모
9 장 : 시장 역학, 시장의 최신 동향, 시장의 추진 요인 및 제한 요인, 업계내 업체가 직면한 과제 및 리스크, 업계의 관련 정책 분석을 소개
10 장 : 산업의 업 스트림 및 다운 스트림을 포함한 산업 체인 분석
11 장 : 보고서의 주요 요점 및 결론
※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.
■ 보고서 목차1. 조사 및 분석 보고서 소개 2. 글로벌 차량 탑재형 LiDAR 전체 시장 규모 3. 기업 환경 4. 종류별 시장 분석 5. 용도별 시장 분석 6. 지역별 시장 분석 7. 제조업체 및 브랜드 프로필 Valeo, Luminar Technologies, Innoviz Technologies, Ibeo Automotive Systems GmbH, Velodyne Lidar, LeddarTech, Continental, RoboSense, Quanergy Systems, Hesai Technology, LeiShen Intelligent System, Innovusion, Lumentum, Aeva, Livox (DJI), Huawei, Surestar, Benewake Valeo Luminar Technologies Innoviz Technologies 8. 글로벌 차량 탑재형 LiDAR 생산 능력 분석 9. 주요 시장 동향, 기회, 동인 및 제약 요인 10. 차량 탑재형 LiDAR 공급망 분석 11. 결론 [그림 목록]- 종류별 차량 탑재형 LiDAR 세그먼트, 2023년 - 용도별 차량 탑재형 LiDAR 세그먼트, 2023년 - 글로벌 차량 탑재형 LiDAR 시장 개요, 2023년 - 글로벌 차량 탑재형 LiDAR 시장 규모: 2023년 VS 2030년 - 글로벌 차량 탑재형 LiDAR 매출, 2019-2030 - 글로벌 차량 탑재형 LiDAR 판매량: 2019-2030 - 차량 탑재형 LiDAR 매출 기준 상위 3개 및 5개 업체 시장 점유율, 2023년 - 글로벌 종류별 차량 탑재형 LiDAR 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 종류별 차량 탑재형 LiDAR 매출 시장 점유율 - 글로벌 종류별 차량 탑재형 LiDAR 판매량 시장 점유율 - 글로벌 종류별 차량 탑재형 LiDAR 가격 - 글로벌 용도별 차량 탑재형 LiDAR 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 용도별 차량 탑재형 LiDAR 매출 시장 점유율 - 글로벌 용도별 차량 탑재형 LiDAR 판매량 시장 점유율 - 글로벌 용도별 차량 탑재형 LiDAR 가격 - 지역별 차량 탑재형 LiDAR 매출, 2023년 VS 2030년 - 지역별 차량 탑재형 LiDAR 매출 시장 점유율 - 지역별 차량 탑재형 LiDAR 매출 시장 점유율 - 지역별 차량 탑재형 LiDAR 판매량 시장 점유율 - 북미 국가별 차량 탑재형 LiDAR 매출 시장 점유율 - 북미 국가별 차량 탑재형 LiDAR 판매량 시장 점유율 - 미국 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 캐나다 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 멕시코 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 유럽 국가별 차량 탑재형 LiDAR 매출 시장 점유율 - 유럽 국가별 차량 탑재형 LiDAR 판매량 시장 점유율 - 독일 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 프랑스 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 영국 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 이탈리아 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 러시아 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 아시아 지역별 차량 탑재형 LiDAR 매출 시장 점유율 - 아시아 지역별 차량 탑재형 LiDAR 판매량 시장 점유율 - 중국 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 일본 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 한국 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 동남아시아 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 인도 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 남미 국가별 차량 탑재형 LiDAR 매출 시장 점유율 - 남미 국가별 차량 탑재형 LiDAR 판매량 시장 점유율 - 브라질 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 아르헨티나 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 중동 및 아프리카 국가별 차량 탑재형 LiDAR 매출 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 국가별 차량 탑재형 LiDAR 판매량 시장 점유율 - 터키 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 이스라엘 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 사우디 아라비아 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 아랍에미리트 차량 탑재형 LiDAR 시장규모 - 글로벌 차량 탑재형 LiDAR 생산 능력 - 지역별 차량 탑재형 LiDAR 생산량 비중, 2023년 VS 2030년 - 차량 탑재형 LiDAR 산업 가치 사슬 - 마케팅 채널 ※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 차량 탑재형 LiDAR (Light Detection and Ranging)는 자동차에 장착되어 주변 환경을 3차원 공간으로 인식하고 측정하는 데 사용되는 핵심 센서 기술입니다. LiDAR는 레이저를 발사하여 대상 물체에 맞고 반사되어 돌아오는 시간을 측정함으로써 거리 정보를 얻습니다. 이 정보를 기반으로 주변 환경에 대한 정밀한 3D 포인트 클라우드 데이터를 생성하며, 이는 자율주행 자동차의 센싱 시스템에서 매우 중요한 역할을 합니다. LiDAR의 가장 기본적인 작동 원리는 빛의 속도를 이용하는 것입니다. 레이저 송신기가 짧은 레이저 펄스를 특정 방향으로 발사하면, 이 펄스가 주변의 물체에 닿아 반사됩니다. 레이저 수신기는 반사되어 돌아오는 레이저 펄스를 감지하고, 레이저가 발사된 시점부터 수신된 시점까지의 시간을 측정합니다. 빛의 속도는 일정하므로, 이 측정된 시간을 이용하면 레이저 발사 지점으로부터 대상 물체까지의 정확한 거리를 계산할 수 있습니다. LiDAR 시스템은 이러한 레이저 펄스를 매우 빠른 속도로 수백만 개 이상 발사하며, 다양한 각도와 방향으로 스캔하여 주변 환경의 상세한 3차원 지형 및 물체 정보를 수집합니다. 차량 탑재형 LiDAR는 일반적인 카메라 센서와 비교했을 때 몇 가지 두드러진 특징을 가지고 있습니다. 첫째, 조명 조건에 대한 의존성이 매우 낮습니다. 카메라 센서는 밝은 낮이나 어두운 밤, 혹은 갑작스러운 빛의 변화에 따라 성능이 크게 달라질 수 있지만, LiDAR는 자체적으로 레이저를 발사하기 때문에 어둠 속에서도 정확한 거리 측정이 가능합니다. 이는 야간 주행이나 터널 통과 시에도 안정적인 인식이 가능하게 하는 중요한 장점입니다. 둘째, 3차원 공간에 대한 깊이 정보를 직접적으로 제공합니다. 카메라 영상은 2차원 이미지이기 때문에 객체까지의 거리를 추정하기 위해서는 추가적인 연산이 필요하지만, LiDAR는 생성되는 포인트 클라우드 데이터 자체가 객체의 3차원 위치 정보를 담고 있어 차량과의 거리를 직접적으로 파악할 수 있습니다. 셋째, 정밀도가 매우 높습니다. LiDAR는 수 밀리미터 수준의 정밀도로 객체까지의 거리를 측정할 수 있어, 작은 장애물이나 차선, 도로 경계선 등을 매우 세밀하게 인식하는 데 유리합니다. 또한, 날씨 조건에 따라서도 성능이 달라질 수 있지만, 일부 LiDAR 기술은 안개나 비와 같은 악천후 조건에서도 어느 정도 성능을 유지할 수 있습니다. 차량 탑재형 LiDAR는 그 구조와 작동 방식에 따라 여러 종류로 나눌 수 있습니다. 가장 대표적인 분류는 스캐닝 방식에 따른 것입니다. 첫 번째로, 기계식 LiDAR (Mechanical LiDAR)입니다. 이는 회전하는 거울이나 회전하는 센서 모듈을 사용하여 레이저 빔을 360도 전 방향으로 스캔하는 방식입니다. 일반적으로 수평으로 360도 회전하며 여러 개의 수직 레이저 라인을 사용하여 넓은 시야각과 높은 데이터 밀도를 제공합니다. 이러한 기계식 LiDAR는 비교적 넓은 탐지 범위와 높은 해상도를 가지지만, 회전하는 기계 부품 때문에 크기가 크고, 내구성이 상대적으로 낮으며, 가격이 비싸다는 단점이 있습니다. 하지만 초기 자율주행 기술 개발 단계에서 매우 중요한 역할을 수행했으며, 여전히 높은 성능이 요구되는 분야에서 사용되고 있습니다. 두 번째로, 고체 상태 LiDAR (Solid-State LiDAR)입니다. 기계식 LiDAR의 회전 부품을 없애고 반도체 기술을 활용하여 레이저 빔의 방향을 제어하는 방식입니다. 고체 상태 LiDAR는 다시 여러 기술로 세분화될 수 있습니다. * **MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) LiDAR:** 미세한 거울을 이용하여 레이저 빔의 방향을 전기적으로 제어하는 방식입니다. MEMS 기반 LiDAR는 기계식 LiDAR보다 작고, 저렴하며, 내구성이 뛰어나다는 장점을 가지고 있습니다. * **Flash LiDAR:** 단일 레이저 펄스를 넓은 영역에 동시에 조사하고, 2차원 센서 어레이를 이용하여 반사된 빛을 한 번에 감지하는 방식입니다. 이는 고정된 시야각 내에서 전체 장면의 깊이 정보를 동시에 얻을 수 있어 매우 빠르고 효율적입니다. 하지만 탐지 거리나 해상도 측면에서는 기계식 LiDAR에 비해 제약이 있을 수 있습니다. * **OPA (Optical Phased Array) LiDAR:** 빛의 위상을 조절하여 레이저 빔의 방향을 전기적으로 제어하는 방식입니다. OPA는 회전 부품이 전혀 없어 구조가 매우 간단하고, 내구성이 뛰어나며, 소형화에 유리합니다. 미래의 LiDAR 기술로 주목받고 있으며, 매우 정밀하고 빠른 스캐닝이 가능합니다. 또한, 레이저의 파장에 따라서도 분류할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 파장은 다음과 같습니다. * **905nm 파장:** 이 파장의 레이저는 인간의 눈에 대한 안전 규제를 충족시키기 쉬우며, 기존의 반도체 기술로 생산하기 용이하여 가격 경쟁력이 높습니다. 하지만 대기 중의 수증기나 먼지에 의해 흡수되기 쉬워 악천후 조건에서는 성능이 저하될 수 있습니다. * **1550nm 파장:** 이 파장의 레이저는 905nm 파장보다 대기 투과율이 높고, 인간의 눈에 대한 안전성이 뛰어나 더 높은 출력을 사용할 수 있어 탐지 거리가 길다는 장점이 있습니다. 하지만 905nm 파장보다 가격이 비싸고, 관련 반도체 기술이 아직 성숙 단계에 있습니다. 차량 탑재형 LiDAR의 주요 용도는 매우 다양하며, 특히 자율주행 자동차 분야에서 필수적인 역할을 수행합니다. 첫째, **정밀한 환경 인식 및 지도 구축**입니다. LiDAR는 주변의 객체(다른 차량, 보행자, 자전거, 건물, 도로 표지판 등)의 위치, 크기, 형태에 대한 상세한 3차원 정보를 제공합니다. 이 데이터를 이용하여 실시간으로 주변 환경을 3D 모델링하고, 고정밀 지도(HD Map)를 구축하는 데 활용됩니다. 구축된 HD Map은 자율주행 시스템이 현재 차량의 위치를 정확히 파악하고, 주변 환경과 비교하여 안전하게 주행 경로를 계획하는 데 중요한 기반이 됩니다. 둘째, **장애물 감지 및 회피**입니다. 자율주행 자동차는 예측하지 못한 장애물이나 위험 상황에 신속하고 정확하게 반응해야 합니다. LiDAR는 갑자기 도로에 나타난 장애물을 다른 센서보다 빠르고 정확하게 감지하여 충돌을 방지하는 데 도움을 줍니다. 특히, 다른 차량의 차선 변경이나 보행자의 갑작스러운 등장과 같은 상황에서 LiDAR는 위험을 미리 인지하고 회피 기동을 수행하는 데 결정적인 정보를 제공합니다. 셋째, **차선 유지 및 도로 표지 인식**입니다. LiDAR는 도로의 경계선, 차선 표시, 과속 방지턱, 도로 표지판 등을 정밀하게 인식할 수 있습니다. 이를 통해 차량은 차선을 벗어나지 않고 안정적으로 주행하며, 제한 속도나 신호 위반과 같은 법규를 준수하는 데 활용될 수 있습니다. 넷째, **크루즈 컨트롤 및 자동 주차 보조**입니다. LiDAR는 앞차와의 거리를 일정하게 유지하는 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC) 기능을 더욱 정밀하게 제어하는 데 기여합니다. 또한, 주차 공간을 탐지하고 차량을 자동으로 주차하는 데 필요한 주변 환경 정보를 제공하여 주차 편의성을 높여줍니다. 차량 탑재형 LiDAR 기술의 발전을 뒷받침하는 관련 기술들은 매우 다양합니다. 첫째, **레이저 소스 및 검출기 기술**입니다. 더 높은 출력, 더 짧은 펄스 폭, 더 빠른 스캔 속도를 제공하는 레이저 소스(예: VCSEL, 수직 공진기 표면 방출 레이저)와 더 민감하고 빠른 응답 속도를 가진 검출기(예: SPAD, 단일 광자 애벌랜치 다이오드)의 발전은 LiDAR의 성능 향상에 직접적으로 기여합니다. 둘째, **광학 설계 및 스캔 메커니즘 기술**입니다. LiDAR의 시야각을 넓히고, 데이터 밀도를 높이며, 전력 소비를 줄이는 효율적인 광학 렌즈 설계와 스캔 메커니즘 기술이 중요합니다. 특히 고체 상태 LiDAR의 경우, 빔 스티어링(beam steering) 기술이 핵심적인 역할을 합니다. 셋째, **신호 처리 및 알고리즘 기술**입니다. LiDAR 센서로부터 수집된 방대한 양의 포인트 클라우드 데이터를 실시간으로 처리하고 의미 있는 정보로 변환하는 고급 신호 처리 및 센서 융합 알고리즘이 필수적입니다. 객체 감지, 추적, 분류, 매칭, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 등의 알고리즘이 LiDAR 데이터와 함께 사용됩니다. 넷째, **데이터 압축 및 전송 기술**입니다. LiDAR 센서는 매우 많은 양의 데이터를 생성하므로, 이 데이터를 효율적으로 저장하고 전송하기 위한 데이터 압축 기술과 고속 통신 인터페이스 기술이 필요합니다. 다섯째, **인공지능(AI) 및 딥러닝 기술**입니다. 딥러닝 모델은 LiDAR 포인트 클라우드 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하여 객체를 더 정확하게 인식하고 분류하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 딥러닝 기반 객체 감지 모델은 LiDAR 데이터를 입력받아 차량, 보행자, 자전거 등을 높은 정확도로 식별할 수 있습니다. 차량 탑재형 LiDAR는 단순히 거리 센서를 넘어, 자율주행 자동차가 주변 환경을 "보고" "이해"하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 기술 발전과 함께 가격이 낮아지고 성능이 향상되면서, LiDAR는 미래 모빌리티의 안전성과 효율성을 높이는 데 더욱 중요한 기술이 될 것입니다. 다양한 종류의 LiDAR 기술들이 서로의 장점을 보완하며 발전하고 있으며, 이는 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행 시스템의 구현을 앞당길 것으로 기대됩니다. |
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