단계 ( 433 ) 에서 , 디바이스 ( 예 , 차량 ) 는 도플러 효과 또는 보정 된 거리 들 에 기반 하 여 작동 된다 . 일부 실시 예 들 에서 , 이것 은 전송 된 광 신호 에 의해 조명 된 다수 의 스폿 들 에 있 는 임의 의 물체 의 도플러 보정 된 위치 를 나타내 는 이미지 를 디스플레이 디바이스 상 에 나타내 는 것 을 수반 한다 . 일부 실시 예 들 에서 , 이것 은 전송 된 광 신호 들 에 의해 조명 된 다수 의 스폿 들 에서 도플러 보정 된 위치 들 의 포인트 클라우드 ( point cloud ) 에 기반 하 여 적어도 하나 의 물체 를 식별 하 는 데이터 를 디바이스 로 통신 하 키 는 것 을 수반 한다 . 일부 실시 예 들 에서 , 이것 은 전송 된 광 신호 들 에 의해 조명 된 다수 의 스폿 들 에서 도플러 효과 의 사이즈 를 나타내 는 이미지 를 디스플레이 디바이스 상 에 나타냄 으로써 , 움직이 는 물체 들 이 정지 된 물체 들 과 부재중 ( absent ) 물체 들 로부터 구별 되 는 것 을 수반 한다 . 일부 실시 예 들 에서 , 이것 은 물체 와 의 충동 을 피하 기 위해 차량 을 이동 시키 는 것 을 수반 하 고 , 여기 서 , 차량 과 물체 사이 의 클로징 ( closing ) 속도 는 전송 된 광 신호 에 의해 조명 된 다수 의 스폿 들 의 도플러 효과 의 사이즈 에 기반 하 여 결정 된다 . 일부 실시 예 들 에서 , 이것 은 전송 된 광 신호 에 의해 조명 된 다수 의 스폿 들 에서 도플러 보정 된 위치 들 의 포인트 클라우드 에 기반 하 여 충돌 시 차량 을 식별 하 거나 물체 를 식별 하 는 것 을 수반 한다 . 도플러 에 기반 하 는 포인트 클라우드 데이터 의 필터링 은 산들바람 ( breeze ) 에 의해 움직일 수 있 는 식물 을 식별 하 고 제거 하 는 효과 를 가진다 . 그러면 , 단단 한 물체 들 , 인공 물체 들 , 또는 빽빽 한 물체 들 은 필터링 공정 에 의해 더 잘 드러난다 . 이것 은 방어 및 감시 시나리오 들 에 유용 할 수 있 다 . 차량 시나리오 에서 , 도플러 는 물체 들 을 분할 하 는 데 이용 될 수 있 다 ( 즉 , 도로 표면 대 이동하 는 차량 ) .