Cómo funciona LiDAR y productos clave: Livox, Velodyne, Hesai

El sistema LiDAR (detección y medición de distancia mediante luz) mide el tiempo que tarda la luz láser emitida en reflejarse en un objeto y regresar (tiempo de vuelo, ToF), y luego calcula la distancia a partir de la velocidad de la luz. Mientras que una cámara captura el color y el patrón, el LiDAR puede capturar directamente la forma 3D real de un objeto, sin verse afectado por las condiciones de iluminación. Esta es su mayor ventaja, y se utiliza ampliamente para la percepción del entorno en vehículos autónomos y para SLAM (localización y mapeo simultáneos) en robótica. Este campo fue impulsado por la empresa estadounidense Velodyne, luego por Livox (una filial de DJI) para reducir costos, y ahora las empresas chinas Hesai y RoboSense están ganando terreno en la producción a gran escala, un mercado cuyo equilibrio de poder ha cambiado drásticamente en poco más de una década.

Familia Velodyne Alpha Prime / Ultra Puck / Puck

Livox Mid-40 / Horizon / Tele-15

Imágenes: Velodyne Familia de sensores Lidar Alpha Prime Ultra Puck Puck (APJarvis, CC BY-SA 4.0) / Livox Mid-40, Livox Horizon y Livox Tele-15 (Dllu, CC BY-SA 4.0), ambas de Wikimedia Commons. Estos no son los modelos más recientes que se comparan en el texto (VLP-16, Mid-360S), sino ejemplos representativos de la línea de productos de cada empresa.

Principio: cálculo inverso de la distancia a partir del tiempo de ida y vuelta de la luz

El principio básico del LiDAR es simple. Emite un pulso láser, mide el tiempo que tarda en reflejarse en un objeto y regresar, y calcula la distancia a partir de la velocidad de la luz (m/s).

La división por dos tiene en cuenta el tiempo que tarda el pulso en recorrer la distancia hasta el objetivo y regresar. Debido a la altísima velocidad de la luz, esta diferencia de tiempo debe medirse en el orden de los nanosegundos (milmillonésimas de segundo). Por ejemplo, el tiempo de ida y vuelta a un objeto situado a 10 m de distancia es de tan solo unos 67 nanosegundos, y esta precisión temporal ultrarrápida es precisamente lo que dificulta técnicamente el LiDAR. Existen dos enfoques principales: dToF (tiempo de vuelo directo), que mide directamente el tiempo de ida y vuelta de un pulso, e iToF (tiempo de vuelo indirecto, incluyendo FMCW), que calcula la distancia a partir del desfase de un haz continuo modulado. La mayoría de los productos de largo alcance para uso en exteriores utilizan dToF.

Diagrama del principio LiDAR ToF

Imagen: Concept de LiDAR (Cartographer3d, CC BY-SA 4.0), Wikimedia Commons.

Métodos de escaneo: desde unidades mecánicas giratorias hasta diseños no giratorios (de estado sólido)

Los métodos de escaneo LiDAR se dividen en tres categorías principales.

El tipo mecánico giratorio apila unidades emisoras/receptoras láser y hace girar todo el conjunto 360 grados mediante un motor; este es el enfoque original desarrollado por Velodyne. Puede cubrir uniformemente los 360 grados del entorno, pero sus partes móviles suelen suponer una desventaja en cuanto a durabilidad y coste.

El sistema tipo MEMS utiliza un enfoque semisólido que escanea el láser mediante la vibración de un pequeño espejo (un espejo MEMS) a alta velocidad; sus partes móviles son pequeñas, lo que facilita la reducción de costes. Es uno de los enfoques más comunes para la producción en masa de LiDAR automotriz, utilizado, entre otros, en la serie M1 de RoboSense.

El sistema sin rotación (enfoque propietario de Livox) hace girar dos prismas (prismas de Risley) a diferentes velocidades para dirigir el láser en un patrón de escaneo no repetitivo con forma de pétalo (una curva de rodonea). Cuando la relación de velocidad de rotación entre los dos prismas se aproxima a un número irracional, la trayectoria de escaneo teóricamente nunca vuelve a recorrer el mismo camino, por lo que la densidad de la nube de puntos sigue aumentando a medida que se integra a lo largo del tiempo. Debido a que el patrón de escaneo cruza el centro del campo de visión con mayor frecuencia que la periferia, produce una distribución de densidad característicamente no uniforme, más densa en el centro que en los bordes (el espaciado entre líneas en el centro del campo de visión es de aproximadamente 0,2 grados, más denso que un LiDAR convencional de 64 líneas). Este diseño mantiene las piezas móviles compactas a la vez que logra un amplio campo de visión, pero su densidad instantánea de nube de puntos es inferior a la de un diseño rotatorio, y el rendimiento se ve limitado en plataformas de alta velocidad que no pueden permitirse largos tiempos de integración.

Comparación de especificaciones clave del producto

El Velodyne Puck VLP-16 se caracteriza por sus 16 canales (16 líneas láser verticales) que proporcionan una resolución vertical de 2 grados, y ha sido durante mucho tiempo el estándar de facto en la conducción autónoma y en las pruebas de concepto de robótica. El OS1-128 de Ouster hereda la estructura giratoria mecánica de Velodyne, a la vez que incorpora una arquitectura LiDAR digital propia (que integra láseres y detectores en un proceso CMOS) para lograr un elevado número de canales y una alta densidad de nube de puntos. El Livox Mid-360S hereda la resistencia al polvo y al agua IP67 del Mid-360 y la IMU integrada (ICM-40609), a la vez que mejora el rendimiento de detección a corta distancia.

En aplicaciones automotrices e industriales, las empresas chinas Hesai y RoboSense están ganando rápidamente cuota de mercado con diseños MEMS y de estado sólido. El AT128 de Hesai combina 128 matrices VCSEL multijunción de alta potencia con 128 detectores de fotodiodos de avalancha en un diseño híbrido de estado sólido; ha sido adoptado por programas ADAS de varios fabricantes de automóviles importantes, con un despliegue acumulado que alcanza varios millones de unidades. RoboSense divide su gama entre la serie M1 basada en MEMS y el E1R totalmente de estado sólido, que consume menos de 10 W, ofreciendo fiabilidad de grado automotriz y bajo coste para la robótica. A partir de 2026, la capacidad de producción anual combinada de la industria para LiDAR de conducción autónoma ha alcanzado aproximadamente los 4 millones de unidades.

¿Qué hay realmente detrás de la industria?

El Gran Desafío de DARPA dio origen a Velodyne — Curiosamente, la historia del origen del LiDAR comienza con un fabricante de equipos de audio. David Hall, fundador de Velodyne Acoustics, trabajó originalmente en tecnología de altavoces domésticos de alta fidelidad. En su participación en el DARPA Grand Challenge 2004-2005 (una carrera de vehículos autónomos a través de 240 kilómetros de desierto), inicialmente probó la navegación con cámaras estéreo, pero tras analizar diferentes enfoques con otros equipos, optó por el LiDAR. Para 2005, había construido el primer LiDAR de visión envolvente de 360 grados en tiempo real del mundo, el HDL-64, con 64 láseres que giraban a 900 rpm. En el DARPA Urban Challenge de 2007, casi todos los equipos que terminaron la carrera llevaban una unidad Velodyne instalada en el techo; este ingenioso sistema se convirtió en el equipamiento estándar de toda la industria de la conducción autónoma.

Livox, una empresa derivada de DJI: Livox se fundó en 2016 después de que ingenieros del programa de innovación abierta (Open Innovation Program), la incubadora interna del gigante de los drones DJI, desarrollaran un nuevo método de escaneo no repetitivo. La empresa se propuso ofrecer LiDAR de alta calidad, bajo costo y confiable para aplicaciones automotrices, de ciudades inteligentes, topografía y robótica móvil. Desde el lanzamiento de la serie Mid en enero de 2019, ha atendido a más de 1500 clientes en más de 26 países y regiones. También se vende a través del canal minorista de DJI Store, una vía de distribución inusual para la industria LiDAR.

El LiDAR propio de Waymo y su "retirada": En sus inicios en la conducción autónoma, Waymo (entonces Google) se vio limitada por el LiDAR comercial, que costaba 75 000 dólares por unidad. En respuesta, desarrolló su propio sistema, iniciando la producción en 2011 y, según se informa, reduciendo el costo aproximadamente diez veces, hasta unos 7500 dólares. En 2019, comenzó a vender un sistema LiDAR perimetral montado en el parachoques, el Laser Bear Honeycomb (campo de visión vertical de 95°, horizontal de 360°), a empresas de robótica, seguridad y agricultura que no competían con su negocio de robotaxis. Sin embargo, alrededor de 2021, tras aproximadamente dos años y medio de ventas externas, cesó estas ventas, lo que demuestra la dificultad de seguir suministrando una pieza clave de la propia tecnología a terceros.

La batalla legal de Hesai por ser designada como "empresa militar china": En 2024, el Departamento de Defensa de EE. UU. incluyó a Hesai Technology, con sede en Shanghái, junto con otras empresas chinas, en su lista de "empresas militares chinas" (la lista 1260H). Ese mismo año, Hesai presentó una demanda ante un tribunal federal de Washington, argumentando que "no es una empresa militar" y que sus productos son exclusivamente para uso civil. En julio de 2025, el tribunal de distrito confirmó la inclusión de Hesai en la lista, y Hesai apeló ante el tribunal federal de apelaciones. Es un claro ejemplo de cómo una empresa china con una importante cuota de mercado mundial en LiDAR para automóviles se ve envuelta en un conflicto geopolítico.

El colapso de Luminar y Volvo: Luminar fue una de las pocas startups estadounidenses de LiDAR que consiguió un contrato de producción con un fabricante de automóviles, con LiDAR de serie en el SUV eléctrico EX90 y el sedán ES90 de Volvo. Sin embargo, a finales de 2025, Volvo puso fin a la relación, alegando que Luminar no había cumplido con sus obligaciones contractuales, y anunció que retiraría el LiDAR de los vehículos a partir del modelo del año 2026, indemnizando a los propietarios existentes con hasta 18.000 coronas noruegas. Luminar se acogió al Capítulo 11 de la Ley de Quiebras el 15 de diciembre de ese mismo año. Este es uno de los ejemplos más claros de cómo la fragilidad financiera de un proveedor se convierte en un obstáculo para el objetivo general de la industria de convertir el LiDAR en equipamiento estándar para vehículos autónomos.

FAST-LIO y fusión LiDAR-IMU — Un algoritmo ampliamente utilizado que se combina bien con LiDAR de salida de alta frecuencia no rotatorio como el Livox Mid-360 es FAST-LIO ("A Fast, Robust LiDAR-inertial Odometry Package by Tightly-Coupled Iterated Kalman Filter," arXiv:2010.08196), publicado en 2020 por Wei Xu, Fu Zhang y colegas de la Universidad de Hong Kong. Fusiona puntos característicos LiDAR con datos IMU a través de un filtro de Kalman iterativo de acoplamiento estrecho, utilizando una nueva formulación que calcula la ganancia de Kalman basada en la dimensión del estado en lugar de la dimensión de la medición, logrando un procesamiento sustancialmente más rápido que los métodos anteriores en ese momento. Su sucesor de 2021, FAST-LIO2 (arXiv:2107.06829), evolucionó hacia el registro de nubes de puntos sin procesar directamente en el mapa sin extracción de características, y se utiliza en muchos proyectos de robótica reales. También siguen apareciendo investigaciones sobre las características de escaneo del método propio de Livox; por ejemplo, un artículo que compara patrones de escaneo repetitivos y no repetitivos para LiDAR instalados en carreteras (arXiv:2511.00060).

Parámetros que determinan el rendimiento: Las prioridades cambian según el caso de uso

• Densidad de la nube de puntos: Es importante cuando se necesita detectar objetos pequeños y distantes (una persona, el borde de un obstáculo). Una menor densidad significa que menos puntos láser impactan en el objetivo, lo que conlleva a detecciones fallidas. Los productos destinados al sector automotriz y para uso de alta resolución superan cada vez más el millón de puntos por segundo; entre ellos, el AT128 de Hesai (más de 1,5 millones/s) y el OS1-128 de Ouster (2,62 millones/s).
• Campo de visión (FOV): Un robot que necesita cubrir todo su entorno con una sola unidad requiere un campo de visión horizontal completo de 360°. Por el contrario, una aplicación vehicular que solo requiere monitoreo frontal puede priorizar el rendimiento de largo alcance (alcance) sobre un campo de visión limitado, como ocurre con el AT128 de Hesai (120° horizontal) o el E1R de RoboSense (120° x 90°).
• Alcance: Los vehículos que se mueven a mayor velocidad necesitan un mayor alcance para garantizar una distancia de frenado adecuada. El OS2 de Ouster, con 240 m, está diseñado para operaciones de camiones en carretera, mientras que para robots que se mueven más despacio, la precisión de detección a corta distancia suele ser más importante.
• Distancia mínima de detección: Para un brazo robótico que trabaja muy cerca de un obstáculo, una "zona muerta" donde no se pueden detectar objetos cercanos es peligrosa. Este es precisamente el punto que aborda la detección a corta distancia revisada del Mid-360S.
• Resolución vertical: Es importante cuando se necesita detectar irregularidades finas en la superficie, como baches o bordillos. La configuración de 16 canales y pasos de 2 grados del Velodyne Puck VLP-16 es un diseño que equilibra esta resolución con el costo.
• Consumo de energía: En drones y robots pequeños alimentados por batería, el consumo de energía se traduce directamente en tiempo de vuelo u operación. El consumo inferior a 10 W del RoboSense E1R es un valor de diseño claramente orientado a este caso de uso.
• Características de distribución de puntos derivadas del método de escaneo: Un diseño no giratorio como el de Livox presenta una distribución no uniforme, más densa en el centro del campo de visión que en los bordes, por lo que la precisión de detección en la periferia puede ser inferior a la de un diseño giratorio. En la práctica, la capacidad de la plataforma para soportar largos tiempos de integración (estacionarios o en movimiento lento frente a rápido) afecta significativamente el rendimiento en condiciones reales.

Lectura numérica de nubes de puntos: Sincronización y resolución angular

El valor de rango en una hoja de datos no es suficiente para predecir el aspecto de un LiDAR. Una primera estimación de la variación de alcance se obtiene al convertir el error de temporización en distancia. Si el error de temporización del pulso es \sigma_T, la desviación estándar del alcance es:

Por ejemplo, \sigma_T=100\,\mathrm{ps} da \sigma_D\simeq15\,\mathrm{mm} cuando c\simeq3.0\times10^8\,\mathrm{m/s}. Esta es solo la contribución de temporización interna del sensor; la reflectividad, el ángulo de incidencia, las gotas de lluvia, la multitrayectoria y los errores de calibración extrínseca se suman por separado.

La resolución angular determina la distancia aparente entre puntos vecinos. Si los rayos láser adyacentes están separados por \theta a un alcance de D, su espaciado lateral es, bajo la aproximación de ángulo pequeño,

En D=10\,\mathrm{m} y \theta=0.2^\circ, s\simeq35\,\mathrm{mm}. Para detectar un poste delgado de forma fiable, compruebe no solo los puntos por segundo, sino también cuántas líneas de escaneo cruzan el objetivo y si la plataforma móvil permite suficiente tiempo de integración.

Estas dos fuentes de error conllevan diferentes decisiones de diseño. Para la detección de objetos pequeños a larga distancia, evalúe la sensibilidad del receptor y la resolución de temporización junto con la resolución angular, el período de escaneo y la velocidad del vehículo. Para un robot lento en interiores, mejorar el alcance máximo puede ser menos importante que la distancia mínima de detección, la reflectancia del suelo y la precisión de la marca de tiempo en el controlador ROS.

Referencias

• [Producto Livox Mid-360S] Página del producto Livox Mid-360
• Comunicado de prensa de lanzamiento del Mid-360S (Symphotony)
• Especificaciones del Velodyne VLP-16 (Ouster)
• Página del producto Ouster OS1
• Página del producto Ouster OS2
• Página del producto Hesai AT128
• Página del producto RoboSense RS-LiDAR-M1
• Análisis del RoboSense E1R (OpenELAB)
• [CES] Tendencias LiDAR 2026 (Hesai, RoboSense)
• [Todo comenzó con una carrera: 16 años de LiDAR Velodyne (Velodyne)]
• [David Hall (Wikipedia)]
• [Livox, filial de DJI, ofrece nueva tecnología LiDAR (SiliconANGLE)]
• [Waymo finaliza la venta de LiDAR a otras empresas (The Robot Report)]
• [LiDAR perimetral 3D para socios (blog de Waymo)]
• [Tribunal de DC ratifica la designación de Hesai como "empresa militar china" (Communications Daily)]
• [Volvo Volvo finaliza su relación con Luminar y abandona el lidar para los modelos de 2026 (Jalopnik)
• Volvo abandona definitivamente el lidar en los modelos EX90 y ES90 y compensa a los propietarios (Electrek)
• Artículo sobre FAST-LIO (arXiv:2010.08196)
• Artículo sobre FAST-LIO2 (arXiv:2107.06829)
• ¿Qué patrón de escaneo LiDAR es mejor para la percepción en carretera? (arXiv:2511.00060)