Come funziona il LiDAR e i prodotti principali: Livox, Velodyne, Hesai

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Il LiDAR (Light Detection and Ranging) misura il tempo impiegato dalla luce laser emessa per riflettersi su un oggetto e tornare indietro (Time of Flight, ToF), per poi calcolare a ritroso la distanza dalla velocità della luce. Mentre una telecamera cattura "colore e forma", il LiDAR può catturare direttamente la forma 3D reale di un oggetto, senza essere influenzato dalle condizioni di illuminazione: questo è il suo punto di forza principale, ed è ampiamente utilizzato per la percezione dell'ambiente circostante nei veicoli autonomi e per il SLAM (localizzazione e mappatura simultanea) nella robotica. Questo settore è stato inaugurato dall'americana Velodyne, spinto verso una riduzione dei costi da Livox (una spin-off di DJI) e ora vede le cinesi Hesai e RoboSense competere per la leadership nella produzione di massa, un mercato i cui equilibri di potere si sono modificati drasticamente in poco più di un decennio.

Famiglia di sensori Velodyne (Alpha Prime, Ultra Puck, Puck)

Famiglia Velodyne Alpha Prime / Ultra Puck / Puck

Tre modelli LiDAR Livox in mostra (Mid-40, Horizon, Tele-15)

Livox Mid-40 / Horizon / Tele-15

Immagini: Velodyne Famiglia di sensori LiDAR Alpha Prime Ultra Puck Puck (APJarvis, CC BY-SA 4.0) / Livox Mid-40, Livox Horizon e Livox Tele-15 (Dllu, CC BY-SA 4.0), entrambi Wikimedia Commons. Questi non sono gli ultimi modelli specifici confrontati nel testo (VLP-16, Mid-360S), ma esempi rappresentativi della linea di prodotti di ciascuna azienda.

Principio: calcolo a ritroso della distanza dal tempo di andata e ritorno della luce

Il principio di base del LiDAR è semplice. Emette un impulso laser, misura il tempo $T$ impiegato per riflettersi su un oggetto e tornare indietro, e calcola a ritroso la distanza $D$ dalla velocità della luce $c$ ( $\approx 3.0 \times 10^8$ m/s).

D = \frac{c \cdot T}{2}

La divisione per due tiene conto del tempo impiegato dall'impulso per percorrere la distanza fino al bersaglio e tornare indietro. Poiché la velocità della luce è estremamente elevata, questa differenza di tempo deve essere misurata nell'ordine dei nanosecondi (miliardesimi di secondo): ad esempio, il tempo di andata e ritorno verso un oggetto a 10 metri di distanza è di soli 67 nanosecondi circa, ed è proprio questa velocità di misurazione ultraelevata che rende il LiDAR tecnicamente complesso. Esistono due approcci principali: dToF (Direct Time of Flight), che misura direttamente il tempo di andata e ritorno di un impulso, e iToF (Indirect Time of Flight, incluso FMCW), che ricava la distanza dallo sfasamento di un fascio continuo modulato. La maggior parte dei prodotti per applicazioni esterne a lungo raggio adotta il dToF.

Schema di principio del LiDAR ToF

Immagine: Concept del LiDAR (Cartographer3d, CC BY-SA 4.0), Wikimedia Commons.

Metodi di scansione: dalle unità rotanti meccaniche ai design non rotanti (a stato solido)

I metodi di scansione LiDAR si dividono in tre categorie principali.

Tipo rotante meccanico impila unità emettitore/ricevitore laser e fa ruotare l'intero gruppo di 360 gradi con un motore: l'approccio originale introdotto da Velodyne. Può coprire uniformemente l'intero ambiente a 360 gradi, ma le parti mobili tendono a penalizzarlo in termini di durata e costo.

Il tipo MEMS è un approccio a stato semi-solido che scansiona il laser facendo vibrare ad alta velocità un minuscolo specchio (uno specchio MEMS); le sue parti mobili sono piccole, il che facilita la riduzione dei costi. È uno degli approcci principali per i LiDAR automobilistici prodotti in serie, utilizzato, tra gli altri, nella serie M1 di RoboSense.

Il tipo non rotante (approccio proprietario di Livox) ruota due prismi (prismi di Risley) a velocità diverse per guidare il laser secondo uno schema di scansione non ripetitivo a forma di petalo (una curva di Rhodonea). Quando il rapporto tra le velocità di rotazione dei due prismi è prossimo a un numero irrazionale, la traiettoria di scansione teoricamente non ripercorre mai lo stesso percorso, quindi la densità della nuvola di punti continua ad aumentare con il passare del tempo. Poiché il pattern di scansione attraversa il centro del campo visivo più frequentemente della periferia, produce una distribuzione di densità caratteristicamente non uniforme, più densa al centro che ai bordi (la spaziatura tra le linee al centro del campo visivo è di circa 0,2 gradi, più densa di un LiDAR convenzionale a 64 linee). Questa configurazione mantiene le parti mobili compatte pur garantendo un ampio campo visivo, ma la densità istantanea della nuvola di punti è inferiore rispetto a un design rotante e le prestazioni sono limitate su piattaforme in rapido movimento che non possono permettersi lunghi tempi di integrazione.

Confronto delle specifiche chiave dei prodotti

Prodotto	Metodo	Portata	Densità della nuvola di punti	Campo visivo
Velodyne (ora Ouster) Puck VLP-16	Rotazione meccanica, 16 canali	100 m	Circa 300.000 punti/sec (ritorno singolo, circa 600.000 punti/sec con doppio ritorno)	Orizzontale 360°, verticale 30° (±15°)

Il Velodyne Puck VLP-16 si distingue per i suoi 16 canali (16 linee laser verticali) che offrono una risoluzione verticale di 2 gradi, ed è da tempo lo standard di fatto per la guida autonoma e i prototipi di robotica. L'OS1-128 di Ouster eredita la struttura rotante meccanica di Velodyne, aggiungendo al contempo un'architettura proprietaria "digital LiDAR" (che integra laser e rilevatori su un processo CMOS) per ottenere un elevato numero di canali e un'alta densità di punti. Il Livox Mid-360S eredita la resistenza alla polvere e all'acqua IP67 del Mid-360 e l'IMU integrata (ICM-40609), migliorando al contempo le prestazioni di rilevamento a corto raggio.

Nel settore automobilistico e industriale, le aziende cinesi Hesai e RoboSense stanno rapidamente guadagnando quote di mercato con design MEMS e a stato solido. L'AT128 di Hesai combina 128 array VCSEL multigiunzione ad alta potenza con 128 fotorivelatori a valanga in un design ibrido a stato solido; è stato adottato dai programmi ADAS di diverse importanti case automobilistiche, con un'installazione cumulativa che ha raggiunto diversi milioni di unità. RoboSense suddivide la sua gamma tra la serie M1 basata su MEMS e l'E1R completamente a stato solido, che consuma meno di 10 W, offrendo sia l'affidabilità di livello automobilistico che un basso costo per la robotica. Nel 2026, la capacità produttiva annua combinata del settore per i LiDAR per la guida autonoma ha raggiunto circa 4 milioni di unità.

Cosa si cela realmente dietro al settore

La DARPA Grand Challenge ha dato origine a Velodyne — La storia del LiDAR, stranamente, inizia con un produttore di apparecchiature audio. David Hall, fondatore di Velodyne Acoustics, inizialmente lavorava sulla tecnologia degli altoparlanti domestici ad alta fedeltà. Partecipando alla DARPA Grand Challenge del 2004-2005 (una gara per veicoli autonomi su un percorso di 240 km nel deserto), inizialmente tentò un sistema di navigazione basato su telecamere stereoscopiche, ma dopo aver discusso diverse soluzioni con altri team, si rivolse al LiDAR e, entro il 2005, realizzò il primo LiDAR al mondo con visione a 360 gradi in tempo reale, l'HDL-64, dotato di 64 laser a 900 giri al minuto. Alla DARPA Urban Challenge del 2007, quasi tutti i team che tagliarono il traguardo avevano un'unità Velodyne installata sul tetto: questa "soluzione per il deserto" divenne l'equipaggiamento standard dell'intero settore della guida autonoma.

Livox, una spin-off di DJI — Livox è stata fondata nel 2016 dopo che gli ingegneri dell'incubatore interno del gigante dei droni DJI, l'Open Innovation Program, hanno sviluppato un nuovo metodo di scansione non ripetitivo. L'azienda si è prefissata l'obiettivo di fornire LiDAR di alta qualità, economici e affidabili per applicazioni nel settore automobilistico, delle smart city, della topografia e della robotica mobile. Dal lancio della serie Mid nel gennaio 2019, ha servito oltre 1.500 clienti in più di 26 paesi e regioni. I prodotti vengono venduti anche attraverso il canale di vendita al dettaglio DJI Store, un percorso di distribuzione insolito per il settore LiDAR.

Il LiDAR proprietario di Waymo e la sua "ritirata" — Agli albori della guida autonoma, Waymo (allora Google) era ostacolata dai LiDAR commerciali, il cui costo si aggirava intorno ai 75.000 dollari per unità. L'azienda ha quindi deciso di svilupparne uno proprio, avviando la produzione nel 2011 e riducendo, a quanto pare, il costo di circa dieci volte, portandolo a circa 7.500 dollari. Nel 2019, Hesai ha iniziato a vendere un LiDAR perimetrale da montare sul paraurti, il Laser Bear Honeycomb (campo visivo verticale di 95°, orizzontale di 360°), ad aziende operanti nei settori della robotica, della sicurezza e dell'agricoltura, che non erano in concorrenza con la sua attività di robotaxi. Tuttavia, intorno al 2021, dopo circa due anni e mezzo di vendite esterne, ha interrotto la fornitura: un esempio di quanto sia difficile continuare a fornire a terzi un componente fondamentale della propria tecnologia.

La battaglia legale di Hesai contro la designazione di "azienda militare cinese" — Nel 2024, il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti ha aggiunto Hesai Technology, con sede a Shanghai, insieme a diverse altre aziende cinesi, alla sua lista di "aziende militari cinesi" (la lista 1260H). Hesai ha intentato causa presso un tribunale federale di Washington nello stesso anno, sostenendo di "non essere un'azienda militare" e che i suoi prodotti sono destinati esclusivamente all'uso civile. Nel luglio 2025, il tribunale distrettuale ha confermato l'inserimento di Hesai nella lista, e Hesai ha presentato ricorso alla Corte d'Appello federale. È un esempio concreto di come un'azienda cinese con una quota di mercato globale significativa nel settore del LiDAR per autoveicoli possa rimanere intrappolata nel fuoco incrociato geopolitico.

Il crollo di Luminar e Volvo — Luminar era una delle poche startup americane nel settore del LiDAR ad aver ottenuto un vero contratto di produzione con una casa automobilistica, con il LiDAR di serie sul SUV elettrico EX90 e sulla berlina ES90 di Volvo. Ma alla fine del 2025 Volvo ha interrotto la collaborazione, affermando che Luminar non aveva rispettato gli obblighi contrattuali, e ha annunciato la rimozione del LiDAR dai veicoli a partire dall'anno modello 2026, con un risarcimento ai proprietari esistenti fino a 18.000 corone norvegesi. Luminar ha presentato istanza di fallimento ai sensi del Chapter 11 il 15 dicembre dello stesso anno. È uno dei più eclatanti esempi recenti di come la fragilità finanziaria di un fornitore possa diventare un ostacolo al più ampio obiettivo del settore di rendere il LiDAR un equipaggiamento standard sui veicoli a guida autonoma.

FAST-LIO e fusione LiDAR-IMU — Un algoritmo ampiamente utilizzato che si abbina bene con LiDAR non rotanti ad alta frequenza come il Livox Mid-360 è FAST-LIO ("A Fast, Robust LiDAR-inertial Odometry Package by Tightly-Coupled Iterated Kalman Filter", arXiv:2010.08196), pubblicato nel 2020 da Wei Xu, Fu Zhang e colleghi dell'Università di Hong Kong. Esso fonde i punti caratteristici del LiDAR con i dati IMU attraverso un filtro di Kalman iterativo strettamente accoppiato, utilizzando una nuova formulazione che calcola il guadagno di Kalman in base alla dimensione dello stato piuttosto che alla dimensione della misurazione, ottenendo un'elaborazione sostanzialmente più veloce rispetto ai metodi precedenti all'epoca. Il suo successore del 2021, FAST-LIO2 (arXiv:2107.06829), si è evoluto verso la registrazione diretta delle nuvole di punti grezze sulla mappa senza estrazione di caratteristiche ed è utilizzato in molti progetti di robotica reali. Continuano ad emergere anche ricerche sulle caratteristiche di scansione dell'approccio proprietario di Livox, come ad esempio un articolo che confronta schemi di scansione ripetitivi e non ripetitivi per LiDAR installati a bordo strada (arXiv:2511.00060).

Parametri che determinano le prestazioni: le priorità cambiano in base al caso d'uso

Densità della nuvola di punti: è importante quando è necessario rilevare piccoli oggetti distanti (una persona, il bordo di un ostacolo). Una densità inferiore significa che un minor numero di punti laser raggiunge effettivamente il bersaglio, con conseguenti mancate rilevazioni. I prodotti destinati all'uso automobilistico e ad alta risoluzione superano sempre più spesso il milione di punti al secondo, come ad esempio l'AT128 di Hesai (oltre 1,5 milioni/sec) e l'OS1-128 di Ouster (2,62 milioni/sec).
FOV (campo visivo): un robot che deve coprire l'intero ambiente circostante con una sola unità richiede un campo visivo orizzontale completo di 360°. Al contrario, un'applicazione veicolare che necessita solo di monitoraggio frontale può dare priorità alle prestazioni a lungo raggio (portata) rispetto a un campo visivo limitato, come nel caso dell'AT128 di Hesai (120° orizzontale) o dell'E1R di RoboSense (120° x 90°).
Portata: I veicoli più veloci necessitano di una portata maggiore per garantire una distanza di frenata adeguata. L'OS2 di Ouster, con una portata di 240 m, è progettato per il trasporto su strada, mentre per i robot più lenti, la precisione del rilevamento a breve distanza tende ad essere più importante.
Distanza minima di rilevamento: Per un braccio robotico che opera a stretto contatto con un ostacolo, una "zona morta" in cui gli oggetti vicini non possono essere rilevati è pericolosa. Questo è esattamente il punto affrontato dal sistema di rilevamento a breve distanza rivisitato del Mid-360S.
Risoluzione verticale: È importante quando è necessario rilevare piccole irregolarità della superficie, come dossi o cordoli. La configurazione a 16 canali e 2 gradi di passo del Velodyne Puck VLP-16 è un design che bilancia la risoluzione con il costo.
Consumo energetico: per i droni e i piccoli robot alimentati a batteria, il consumo energetico si traduce direttamente in tempo di volo o di funzionamento. Il valore inferiore a 10 W del RoboSense E1R è un valore di progetto che si rivolge chiaramente a questo caso d'uso.
Caratteristiche di distribuzione dei punti derivanti dal metodo di scansione stesso: un design non rotante come quello di Livox ha una distribuzione non uniforme, più densa al centro del campo visivo rispetto ai bordi, quindi la precisione di rilevamento alla periferia può essere inferiore rispetto a un design rotante. In pratica, la capacità della piattaforma di gestire lunghi tempi di integrazione (stazionari o a movimento lento rispetto a a movimento rapido) influisce significativamente sulle prestazioni nel mondo reale.

Lettura numerica delle nuvole di punti: tempi e risoluzione angolare

Il valore di distanza in una scheda tecnica non è sufficiente per prevedere l'aspetto di un LiDAR. Una prima stima della variazione di portata si ottiene convertendo l'errore di temporizzazione in distanza. Se l'errore di temporizzazione dell'impulso è $\sigma_T$ , la deviazione standard della portata è

\sigma_D \simeq \frac{c}{2}\sigma_T

Ad esempio, $\sigma_T=100\,\mathrm{ps}$ produce $\sigma_D\simeq15\,\mathrm{mm}$ quando $c\simeq3.0\times10^8\,\mathrm{m/s}$ . Questo è solo il contributo di temporizzazione interno del sensore; la riflettività, l'angolo di incidenza, le gocce di pioggia, il multipath e gli errori di calibrazione estrinseci si sommano separatamente.

La risoluzione angolare determina quanto distanti appaiono i punti vicini a una certa distanza. Se i raggi laser adiacenti sono separati da $\theta$ a una distanza $D$ , la loro spaziatura laterale è, nell'approssimazione per piccoli angoli,

s \simeq D\tan\theta

A $D=10\,\mathrm{m}$ e $\theta=0.2^\circ$ , $s\simeq35\,\mathrm{mm}$ . Per rilevare un palo sottile in modo affidabile, verificare non solo i punti al secondo, ma anche quante linee di scansione attraversano il bersaglio e se la piattaforma mobile consente un tempo di integrazione sufficiente.

Diagramma: Duskcoil. Schema che separa l'errore di temporizzazione del ToF pulsato dalla spaziatura dei punti su un piano anteriore; non si tratta di dati misurati o dell'accuratezza totale del sensore.

Queste due fonti di errore portano a diverse decisioni di progettazione. Per il rilevamento di piccoli oggetti a lungo raggio, valutare la sensibilità del ricevitore e la risoluzione temporale insieme alla risoluzione angolare, al periodo di scansione e alla velocità del veicolo. Per un robot lento in ambienti interni, migliorare la portata massima potrebbe essere meno importante della distanza minima di rilevamento. distanza, riflettività del pavimento e precisione del timestamp nel driver ROS.

Verifica la tua comprensione

Un maggior numero di punti garantisce il rilevamento di un ostacolo sottile?

Spaziatura angolare, portata, riflettività e schema di scansione determinano i rilevamenti. Il numero totale di punti non specifica la copertura di un particolare bersaglio.

Riferimenti

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