El LIDAR (light detection and ranging) es un sensor que mide la distancia mediante un haz láser. Emite un breve pulso de luz y mide cuánto tarda el reflejo en volver; a partir del tiempo de vuelo de la luz calcula entonces con precisión la distancia hasta el obstáculo. Cuando capta así desde miles hasta millones de puntos por segundo en distintas direcciones, surge la llamada nube de puntos: un mapa tridimensional detallado del entorno. Para el robot, el LIDAR es una especie de vista espacial independiente de la iluminación.
La principal ventaja del LIDAR es la precisión y la fiabilidad a la hora de determinar la distancia, incluso en la oscuridad o en condiciones de luz adversas en las que las cámaras corrientes fallan. A diferencia de una cámara, que ve colores y texturas pero tiene que estimar la distancia de forma complicada, el LIDAR mide la geometría del entorno directamente. Gracias a ello es excelente para esquivar obstáculos, mapear edificios y navegar con precisión.
En los robots humanoides el LIDAR constituye uno de los componentes clave de la percepción, situado a menudo en la cabeza o el torso. Sus datos se combinan con la IMU y las cámaras en algoritmos de SLAM, que permiten al robot crearse a la vez un mapa del entorno y determinar en él su propia posición. Esto es imprescindible para que el humanoide se mueva con seguridad en el mundo dinámico de un almacén, una fábrica o un hogar. Usan LIDAR, entre otros, el Unitree H1, el UBTech Walker S1 y el Fourier GR-1.
Existe, no obstante, también una corriente opuesta. Algunas empresas, inspiradas por el enfoque de Tesla para los vehículos autónomos, apuestan por una visión basada puramente en cámaras y estiman la profundidad por software mediante redes neuronales: argumentan un menor coste, menor peso y que las personas también se las arreglan solo con los ojos. Y es que el LIDAR sigue siendo un sensor bastante caro y voluminoso. La pregunta «¿LIDAR o solo cámaras?» figura así entre las disputas vivas sobre cuál es la mejor manera de dar al robot percepción espacial para la embodied AI y la creación de modelos del mundo.