라이다 장점으로는

1.위치정밀도가 엄청남.

2. 1-2개면 됨

라이다 단점이

1.비올때. 비오면 라이다의 해상력이 확 떨어짐.

2.라이다 탑재 차량이 많을때. 다른 차량 라이다 신호가 반사된게 자기 걸로 착각 가능. 물론 이또한 레이저 신호 속에 인식 코드를 넣어서 극복은 가능.

3.가격이 카메라에 비해 너무 비쌈. 물론 대량생산으로 가면 싸질 가능성이 높음.

4.움직이는 부품이 있기에 카메라에 비해 내구성이 떨어짐. 정적 라이다는 해당 X

5.근거리는 감지가 거의 안됨.

6.디자인이 영...

카메라는 라이다의 장단이 바뀐거라고 생각하면 편함.

여러개를 설치해야 하고, 정밀도는 보정 프로그램에 따라 천차만별임. 대신 매우 매우 싸고 비와도 잘 작동함.

근거리도 잘 작동되지만, 해상력이 떨어져서 보정을 잘 해야됨.

테슬라는 카메라로 라이다를 대신하기 위해 수도 라이다(pseudo lidar)를 사용함.

여기에 흔히 얘기하는 빅데이터가 들어가고. 그래서 다수의 차량 고객을 가진 대기업들이나 할 수 있는 방법임.

라이다의 경우는 주로 스타트업에서 가장 많이 쓰임. 기술 자체는 단순하거든. 인공지능이 필요한 것도 아니고.

사람이 눈 두개로 깊이를 측정하는 것처럼 카메라 여러대로 깊이를 추출해서 3d로 만드는거임. 마치 3d 게임 렌더링에서의 depth map 생성하듯이 생성하는거.

실제로도 라이다에 비해 심하게 성능이 딸리지는 않음.

아마도 미래에는 라이다 1개+카메라 여러대 혹은 카메라만 많은 차가 대다수라 생각함.

라이다+카메라에서 카메라는 라이다의 단점인 근거리/날씨를 위해서 있고, 라이다는 카메라 정보에서 수도 라이다 합성 알고리즘의 성능이 떨어지면 보강하는 용도로

서로를 보강하면서 쓰일듯.

결론:라이다는 차량 판매 혹은 차량 데이터가 적은 기업이, 카메라는 차량 판매가 데이터가 많은 기업이 주로 하고 있다.

라이다가 카메라보다는 뛰어나지만, 취약점도 가지고 있고 단가가 비싸다. 대신 빅데이터가 거의 필요없다. 

그래서 테슬라는 카메라를 선택했다.

실제로도 자율주행 스타트업의 대다수가 라이다를 사용함.

라이다 관련해서 읽어보면 좋을 기사들.

http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=82099

http://www.autoview.co.kr/content/article.asp?num_code=70474&news_section=news

http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=13081

라이다/카메라 비교하는 논문은 나중에 시간나면 찾아서 올려봄.