回答:
3Dレーザー距離計またはLIDAR（Google Carのものなど）は、カメラよりもはるかに高価です。他の理由は、LIDARの場合、すべてのピクセルの距離が利用可能である一方で、処理される生成されたデータが膨大であることです。データをより高速に転送して処理する必要がありますが、これはコストの上昇として再び現れます。最後に、カメラは通常、寿命が長いため、メンテナンスの必要性が少なくなります。
比較的安価なカメラとコンピュータービジョンで、かなり良い結果を得ることができます。
例：
都市環境でのナビゲーション
レーザーによっては、使用できる場所に法的制約がある場合があります。街を走り回ってレーザー光線を投げかけるには、特別な許可/ライセンスが必要になる場合があります。
他のようにすでに答えました。カメラは、通常よりもはるかに安価であるL ASER RアンジュF inders。
カメラとは、2Dカメラのことですよね。ifm O3D3xxファミリーのカメラのような3Dカメラがいくつかあります。これらのカメラはレーザースキャナーの精度を備えていない可能性がありますが、1K以下の価格で妥当なフレームレートの3D深度データを提供します
SLAMのLIDARを標準のRGBカメラと比較して使用する利点はありますか？
私が以前にやや類似した質問に回答したこのリンクをチェックしてください。（それぞれの長所と短所）
都市環境で
Googleのような自動運転車を参照する場合、考慮事項と制約（安全性、コストなど）がたくさんあります。
研究と学習に興味がある場合は、利用可能なハードウェアプラットフォームを使用することをお勧めします。
覚えておいてください：
私は人々がカメラだけを使いたいとは本当に思っていないと思います。すべての研究者がLiDARを購入できるとしたら、彼らはすべてLiDARを屋外環境用のロボットに配置します。
カメラはかなり安価であり、範囲の唯一の制限は、アルゴリズム/ソフトウェアで処理できるピクセル/スーパーピクセルの解像度です。
ほとんどの研究者（私を含む）は、構造化ライトカメラを使用しています（ただし、屋外では機能しないため、ロボットが屋外にある場合は、これらのセンサーをRGBカメラに切り替えます）。この光の問題の解決策は、コントローラー/ CPUの処理能力に基づいて、奥行きを大まかに決定するためにステレオカメラ（ステレオビジョン/マルチビューの奥行き）を使用することです。私がまだ個人的に検討していないもう1つの解決策は、複数のKinects / Asus Xtionsなどを使用することです。この場合、深度の確認と屋外用の複数のRGBカメラを利用できます。
LiDARは通常非常に高価です（本当に良いものの場合、数千ドル）。これは将来変更される可能性がありますが、一部の企業はSweepのような250ドルの「LiDAR」を発表しています。ます。
また、LRF / LiDARは範囲と解像度に制限があります（つまり、特定の距離を超えると、深度を明確に解決できないため、0の値を返します（LiDARについて具体的にはわかりませんが、深度カメラには最大値があります）最小範囲（以下）にも深さはありません）。
お役に立てれば。
率直に言って、他の誰かが育ててくれることを期待していた別の理由を追加します。そもそもなぜロボットを作るのか？私たちの汚い仕事をする感情のない機械？
ロボットが私たち哺乳類のように純粋に「ビジョン」に依存できるという事実は、ロボットを私たちのようにしてくれると思います。だから私にとって、レーザーとソナーは不正行為です。不正行為の代わりに私たちが焦点を当てるべき私見は、より高いフレームレート、より高いダイナミックレンジ、およびより少ないアーティファクトを備えたより優れたカメラを作り、それらから必要なデータを取得できるソフトウェアを作成することです。（または、2012年以降の用語で言えば、必要なデータを取得するようにネットワークをトレーニングします）。