Time of Flight vs. LiDAR: der Unterschied in einem Satz
Time of Flight ist ein Messprinzip: Licht aussenden, die Laufzeit bis zur Rückkehr messen, die Verzögerung in eine Distanz umrechnen. LiDAR ist ein Sensorsystem, das auf diesem Prinzip aufbaut und auf Reichweite und Flächenabdeckung ausgelegt ist. Jedes LiDAR nutzt Time of Flight; fast kein kompakter ToF-Sensor ist ein LiDAR. Wer diese Hierarchie im Kopf behält, löst den Großteil der Verwirrung in Herstellerunterlagen von selbst auf.
Ist ein ToF-Sensor dasselbe wie LiDAR?
Nein. Ein ToF-Sensor (oder eine ToF-Kamera) ist typischerweise ein kompaktes Modul, das eine Szene im Nahbereich mit Infrarotlicht ausleuchtet und die Reflexionen auf einem kleinen Detektor-Array ausliest. Das Ergebnis ist ein Tiefenbild der gesamten Szene auf einmal. Ein LiDAR lenkt sein Licht gezielt, früher mit rotierendem Kopf, heute oft mit Festkörper-Strahlsteuerung, und tastet große Außenszenen über Dutzende oder Hunderte Meter ab. Gleiche Physik, andere Maschinen, andere Aufgaben.
Was beide teilen
Beide gehen vom selben Fakt aus: Licht hat eine feste Geschwindigkeit, also ist eine Laufzeit eine Distanz. Beide senden ihr eigenes Licht aus, meist nahes Infrarot, und arbeiten deshalb in völliger Dunkelheit. Beide liefern Geometrie statt Fotos, weshalb keines von beiden ein Bild erzeugt, auf dem ein Mensch ein Gesicht erkennen könnte. Die Mechanik dahinter erklärt der Grundlagenartikel zur Funktionsweise von Time-of-Flight-Sensoren Schritt für Schritt.
Wo LiDAR das richtige Werkzeug ist
LiDAR verdient seinen Preis dort, wo Reichweite und Flächenabdeckung dominieren: autonome Fahrzeuge, Vermessung und Kartierung, Hafen- und Bahnlogistik, Perimeterüberwachung über offenes Gelände. Die Technik, die ein verwertbares Signal aus großer Entfernung zurückholt (starke Emitter, präzise Strahlsteuerung, empfindliche Detektoren), macht LiDAR-Einheiten größer, energiehungriger und teurer als kompakte ToF-Module. Nichts von dieser Investition zahlt sich in einem Türrahmen zurück.
Wo ein ToF-Sensor das richtige Werkzeug ist
Kurze Distanz, weites Sichtfeld, hohe Bildrate, kleines Gehäuse, geringer Verbrauch. Ein ToF-Tiefensensor über einem Eingang sieht jede Person darunter als bewegte Silhouette im Tiefenbild und muss nie weiter als ein paar Meter auflösen. Diese Geräteklasse zählt Personen, misst Warteschlangen und steuert Gesteninterfaces. Und sie montiert unauffällig an der Decke und läuft jahrelang wartungsarm.
Der Vergleich, verdichtet
| Kompakter ToF-Sensor | LiDAR | |
|---|---|---|
| Was es ist | Tiefensensor/Kameramodul | Scannendes Sensorsystem |
| Typische Reichweite | Kurz, Innenraum-Maßstab | Dutzende bis Hunderte Meter |
| Ausgabe | Tiefenbild der ganzen Szene pro Frame | Punktwolke durch Abtastung |
| Größe und Verbrauch | Klein, gering | Größer, höher |
| Typische Aufgaben | Zählung, Gesten, Robotik-Nahfeld, Vermessung von Objekten | Fahrzeuge, Vermessung, weiträumige Überwachung |
| Erzeugt Bilder von Personen | Nein, nur Geometrie | Nein, nur Geometrie |
Wie sich die Ausgabeformate unterscheiden, zeigt Tiefenbild vs. Punktwolke.
Was braucht die Personenzählung?
Zählung an einem Eingang ist ein Nahbereichsproblem mit fester Szene, weshalb sich die Branche auf kompakte Tiefensensorik statt scannendes LiDAR festgelegt hat. Einige Crowd-Analytics-Anbieter setzen LiDAR auf großen offenen Plätzen ein, und in diesem Maßstab kann das die ehrliche Wahl sein. An einer Tür ist es ein teurer Weg, das zu tun, was ein ToF-Sensor besser kann.
Ariadne nutzt ToF-Tiefensensorik an Ein- und Ausgängen als eine Hälfte seiner kamerafreien Messmethode: Der Sensor erfasst Geometrie statt Bilder, zählt jeden Besucher unabhängig davon, ob er ein Telefon trägt, und speist die Plattform, in der der vollständige Weg zusammengesetzt wird. Wer Sensorklassen für ein Zählprojekt abwägt, liest als Nächstes den Vergleich Stereo vs. ToF vs. Thermal.
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