Markt für simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM) nach Kartierungstyp (2D-SLAM, 3D-SLAM), Produkt (filterbasiertes SLAM, graphenbasiertes SLAM, visuelles SLAM, Deep-Learning-basiertes SLAM, LiDAR-SLAM), Anwendung (UAVs, Roboter, AVs, AR), Endbenutzer (Fertigung und Logistik, Landwirtschaft, Unterhaltungselektronik, Bauwesen) und Region 2024–2031

Marktbewertung für simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM) – 2024–2031

Simultane Lokalisierung und Kartierung ist eine Technologie, die es Geräten oder Robotern ermöglicht, ihre Umgebung in Echtzeit zu verstehen und zu kartieren und gleichzeitig ihre eigene Position innerhalb dieser Umgebung zu bestimmen. Dadurch ist sie hocheffizient für weitere Anwendungen im Militär und in der Verteidigung, im verarbeitenden Gewerbe und in anderen diversen Sektoren. Laut dem Analysten von Market Research wird der globale Markt für simultane Lokalisierung und Kartierung im Jahr 2023 auf 262 Millionen USD geschätzt. Die Prognose geht von einem Umsatz von 1,8 Milliarden USD im Jahr 2031 aus.

Das Marktwachstum ist vor allem auf zahlreiche Faktoren zurückzuführen, wie die steigende Nachfrage nach AR/VR-Anwendungen, die zunehmende Verbreitung autonomer Fahrzeuge und Fortschritte in der Sensortechnologie. Dieser Aufschwung bei der Anwendung von SLAM ermöglicht dem Markt ein CAGR von 41,6 % von 2024 bis 2031.

Markt für simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM)Definition/Überblick

Bei der simultanen Lokalisierung und Kartierung wird eine Karte mithilfe eines unbemannten Fahrzeugs oder eines Roboters erstellt, der die Umgebung navigiert. Bei der simultanen Lokalisierung und Kartierung handelt es sich um ein System, das in der Roboterkartografie oder Roboterkartierung verwendet wird. Dieses Verfahren verwendet eine komplexe Reihe von Berechnungen, Algorithmen und sensorischen Eingaben zur Navigation. Es ermöglicht die Fernerstellung von Daten für geografische Informationssysteme (GIS) in Situationen, in denen die Umgebung für Menschen gefährlich zu kartieren ist. Eine rechnerische Schwierigkeit, die während der Kartenentwicklung oder -aktualisierung auftritt, wird als simultane Lokalisierung und Kartierung bezeichnet.

Roboter, die für SLAM-Anwendungen entwickelt wurden, werden als SLAM-Roboter bezeichnet. Simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM) ist eine Technik, die von Robotern oder unbemannten Fahrzeugen verwendet wird, um eine Karte zu erstellen und gleichzeitig mithilfe der von ihnen erstellten Karte durch die Umgebung zu navigieren. Visuelle SLAM-Systeme müssen in Echtzeit arbeiten, daher werden Standort- und Kartierungsdaten regelmäßig separat, aber gleichzeitig gebündelt angepasst, um schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten zu ermöglichen, bevor sie schließlich zusammengeführt werden. Die SLAM-Technologie hat zahlreiche Anwendungen, darunter Augmented Reality, die Projektion virtueller Bilder und eine Vielzahl von Feldrobotern. Mithilfe der Technologie zur gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung konnte die Genauigkeit erheblich verbessert werden.

Welche treiben den globalen Markt für simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM) voran?

Der globale SLAM-Markt wird von mehreren Schlüsselfaktoren angetrieben, die seine Einführung und sein Wachstum vorantreiben. Ein bedeutender Faktor ist die steigende Nachfrage nach autonomen mobilen Robotern und Fahrzeugen in verschiedenen Branchen. Diese Roboter und Fahrzeuge verlassen sich auf SLAM-Technologie, um ohne menschliches Eingreifen zu navigieren und ihre Umgebung genau zu kartieren.

Da Branchen wie Fertigung, Logistik und Landwirtschaft ihre Abläufe weiter automatisieren, wächst die Nachfrage nach robusten SLAM-Lösungen weiter. Die steigende Popularität von Augmented Reality (AR)- und Virtual Reality (VR)-Anwendungen. SLAM-Technologie spielt eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung immersiver AR-Erlebnisse, indem sie die Position und Umgebung des Benutzers in Echtzeit genau verfolgt.

In Virtual-Reality-Anwendungen erleichtert SLAM die Erstellung authentischer virtueller Umgebungen, indem es physische Räume abbildet und digitale Inhalte nahtlos integriert. Die zunehmenden Anwendungsfälle für AR und VR in Spielen, Unterhaltung, Bildung und Unternehmensanwendungen treiben die Nachfrage nach fortschrittlichen SLAM-Lösungen voran.

Darüber hinaus haben Fortschritte in der Sensortechnologie, insbesondere in den Bereichen LIDAR, Kamerasysteme und Trägheitssensoren, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von SLAM-Algorithmen erheblich verbessert. Diese technologischen Fortschritte haben zur Entwicklung robusterer und effizienterer SLAM-Systeme geführt, die in unterschiedlichsten Umgebungen und unter anspruchsvollen Bedingungen funktionieren können. Aus diesem Grund integrieren verschiedene Branchen wie die Robotik, die Automobilindustrie und die Unterhaltungselektronik zunehmend SLAM-Technologien in ihre Produkte und Dienstleistungen, um deren Leistung und Funktionalität zu verbessern.

Welche Herausforderungen führen zu einem Umsatzrückgang bei simultaner Lokalisierung und Kartierung?

Trotz der vielversprechenden Möglichkeiten steht der globale SLAM-Markt vor mehreren Herausforderungen, die seine breite Akzeptanz und sein Wachstum behindern könnten. Die Komplexität und Rechenleistung von SLAM-Algorithmen, insbesondere im Kontext von Echtzeitanwendungen. Die Entwicklung robuster SLAM-Systeme, die in der Lage sind, Umgebungen präzise abzubilden und Positionen in Echtzeit zu verfolgen und gleichzeitig Rechenressourcen effizient zu verwalten, bleibt ein technisches Hindernis.

Darüber hinaus ist es eine Herausforderung, in vielfältigen und dynamischen Umgebungen wie im Freien oder überfüllten Innenräumen eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu erreichen. Die Integration und Interoperabilität von SLAM-Systemen mit vorhandenen Hardware- und Softwareplattformen. Zahlreiche Branchen, darunter die Robotik, die Automobilindustrie und Augmented Reality, verlassen sich auf eine Vielzahl von Hardwarekomponenten und Software-Frameworks. Es kann schwierig sein und umfangreiche Anpassungs- und Entwicklungsanstrengungen erfordern, um eine nahtlose Integration und Kompatibilität zwischen SLAM-Lösungen und diesen vorhandenen Plattformen sicherzustellen. Darüber hinaus können Interoperabilitätsprobleme zwischen verschiedenen SLAM-Systemen und -Standards Hindernisse für die Zusammenarbeit darstellen und die Skalierbarkeit von SLAM-basierten Anwendungen in verschiedenen Branchen behindern.

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit SLAM-Technologie stellen Herausforderungen dar, insbesondere bei Anwendungen mit sensiblen Daten oder Umgebungen. Da SLAM-Systeme auf Sensoren wie Kameras und LIDAR angewiesen sind, um Daten über physische Räume zu sammeln und zu verarbeiten, bestehen Bedenken hinsichtlich potenzieller Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff auf sensible Informationen. Die Berücksichtigung dieser Bedenken und die Einführung robuster Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz von Privatsphäre und Integrität sind für die Förderung des Vertrauens und der Akzeptanz der SLAM-Technologie unerlässlich.

Kategorienspezifisches Wissen

Wird eine Steigerung der UAV-Produktion das Marktwachstum ankurbeln?

Analysen zufolge wird die zunehmende Nutzung unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs), allgemein als Drohnen bezeichnet, derzeit die Expansion von Unternehmen in verschiedenen Branchen erheblich beeinflussen. UAVs bieten zahlreiche Vorteile in verschiedenen Branchen, darunter eine verbesserte Betriebseffizienz, Kostensenkung, verbesserte Sicherheit und Zugang zu abgelegenen oder gefährlichen Umgebungen. In verschiedenen Branchen wie Landwirtschaft, Bauwesen, Infrastrukturinspektion, Luftbildfotografie und Notfallmaßnahmen bieten unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) Unternehmen die Möglichkeit, wertvolle Daten zu erfassen, Vermögenswerte zu überwachen und Aufgaben schneller, präziser und flexibler auszuführen.

In der Landwirtschaft können mit Spezialsensoren ausgestattete UAVs den Gesundheitszustand von Nutzpflanzen überwachen, die Bodenbeschaffenheit beurteilen und Bewässerung und Pestizidanwendung optimieren, was zu höheren Erträgen und geringerem Ressourcenverbrauch führt. Im Bau- und Infrastrukturbereich können UAVs Luftaufnahmen durchführen, den Baufortschritt überwachen und Strukturen inspizieren, wodurch Projektplanung, Überwachung und Wartungsprozesse verbessert und gleichzeitig Kosten und Risiken im Zusammenhang mit manuellen Inspektionen reduziert werden. In Branchen wie Öl und Gas, Versorgungsunternehmen und öffentliche Sicherheit können UAVs Luftüberwachung durchführen, Pipelines und Stromleitungen überwachen und bei Such- und Rettungseinsätzen helfen, wodurch die Betriebseffizienz und Sicherheit verbessert werden. Diese stark zunehmende Anwendung von UAVs steigert die Nachfrage nach SLAM im Prognosezeitraum.

Wie werden sich die Umsätze von SLAM auf Basis von Deep Learning für den SLAM-Markt entwickeln?

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) auf Basis von Deep Learning erfährt ein erhebliches Wachstum. Deep-Learning-Techniken haben den Bereich der Computervision revolutioniert und ermöglichen genauere und robustere Wahrnehmungsfähigkeiten. Deep-Learning-Modelle können aus Sensordaten wie Bildern und Punktwolken aussagekräftige Merkmale extrahieren, indem sie neuronale Netzwerke und große Datensätze nutzen. Dies ermöglicht eine präzisere Lokalisierung und Kartierung in komplexen Umgebungen.

Die zunehmende Verfügbarkeit leistungsstarker Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs) und spezialisierter Beschleuniger wie Tensor Processing Units (TPUs) hat das Training und die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen für SLAM-Anwendungen erleichtert. Diese Hardware-Fortschritte ermöglichen eine schnellere Verarbeitung großer Mengen von Sensordaten, wodurch SLAM in Echtzeit selbst auf Geräten mit beschränkten Ressourcen möglich wird.

Die Verbreitung datengesteuerter Ansätze und Open-Source-Frameworks hat die Einstiegshürde für Entwickler und Forscher gesenkt, die an der Implementierung von SLAM-Lösungen interessiert sind. Die Demokratisierung der Technologie hat Innovation und Zusammenarbeit innerhalb der SLAM-Community ausgelöst, was zu schnellen Fortschritten bei der algorithmischen Leistung und Skalierbarkeit geführt hat.

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Länder-/Regionenspezifische Kenntnisse

Welche Region hat das größte Wachstumspotenzial im Bereich der simultanen Lokalisierung und Kartierung?

Der asiatisch-pazifische Raum bietet erhebliches Potenzial für die Weiterentwicklung der SLAM-Technologie (Simultaneous Localization and Mapping). Mit dem rasanten Wirtschaftswachstum, der zunehmenden Urbanisierung und den steigenden Investitionen in Robotik, autonome Fahrzeuge und Augmented-Reality-Anwendungen steigt die Nachfrage nach präzisen und zuverlässigen Lokalisierungs- und Kartierungslösungen in unterschiedlichsten Branchen.

Länder wie China, Japan und Südkorea stehen an der Spitze der technologischen Innovation, mit florierenden Ökosystemen aus Forschungseinrichtungen, Start-ups und etablierten Unternehmen, die die Weiterentwicklung von SLAM-Algorithmen und -Anwendungen vorantreiben.

Darüber hinaus bieten die umfangreiche Fertigungsbasis und der Verbrauchermarkt in der Region reichlich Aussichten für den Einsatz von SLAM-fähigen Produkten und Dienstleistungen, was den Asien-Pazifik-Raum zu einem entscheidenden Wachstumsmarkt für SLAM-Technologie macht.

Welche Region dominiert den Markt für simultane Lokalisierung und Kartierung?

Nordamerika entwickelt sich zu einer dominierenden Kraft auf dem Markt für simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM). Diese Bedeutung ist auf mehrere Faktoren zurückzuführen. Nordamerika verfügt über ein starkes Ökosystem aus Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und Start-ups, die sich auf Robotik, autonome Fahrzeuge, Augmented Reality und andere SLAM-fähige Anwendungen spezialisiert haben.

Silicon Valley, Kalifornien, und die Gegend um Boston, Massachusetts, sind wichtige Zentren für Innovation und Investitionen in SLAM-Technologie. Darüber hinaus ist Nordamerika die Heimat führender Unternehmen der Automobilindustrie, die massiv in autonome Fahrtechnologie investieren und SLAM für Lokalisierungs- und Kartierungsfunktionen nutzen.

Günstige Regierungsinitiativen, unterstützende regulatorische Rahmenbedingungen und eine hohe Akzeptanz neuer Technologien durch die Verbraucher tragen weiter zur Dominanz Nordamerikas auf dem SLAM-Markt bei. Im Allgemeinen nimmt die Region weiterhin eine bedeutende Position in der Forschung, Entwicklung und Vermarktung von SLAM-Lösungen ein und ist damit ein zentraler Akteur auf dem globalen Markt.

Wettbewerbslandschaft

Die Wettbewerbslandschaft auf den globalen Märkten für simultane Lokalisierung und Kartierung ist dynamisch und entwickelt sich weiter, angetrieben von sich ändernden Kundenpräferenzen, technologischen Fortschritten und Marktdynamik. Die Anbieter entwickeln ihre Angebote ständig weiter und differenzieren sie, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Marktanteile in dieser schnell wachsenden Branche zu gewinnen.

Zu den führenden Akteuren auf dem globalen Markt für gleichzeitige Lokalisierung und Kartierung zählen

• Alphabet
• Amazon Robotics
• Apple
• Microsoft
• Clearpath Robotics
• Aethon
• The Hi-Tech Robotic Systemz
• Facebook
• Intellias
• MAXST
• Intel
• Magic Leap
• Rethink Robotics
• Skydio
• NavVis
• Mobile Industrial Robot Aps
• Google
• Uber
• Sony
• Vecna
• Locus Robotics
• Fetch Robotik
• IRobot
• LG Electronics
• Wikitude
• SLAM
• DJI
• AVIC

Neueste Entwicklungen

• Im Oktober 2020 erwarb Apple Inc. Vilynx Inc. Die künstlichen Intelligenzlösungen von Apple, die mit dem iPhone und seinen Anwendungen zusammengeführt werden, wurden durch diese Übernahme gestärkt.
• Im Februar 2020 erwarb Facebook, Inc. Scape Technologies Ltd. Die Übernahme bietet Facebook eine riesige Anzahl an SLAM-basierten Augmented-Reality-Möglichkeiten.
• Im Dezember 2018 ging Intel (USA) eine Partnerschaft mit Waymo (USA) ein, einer Tochtergesellschaft von Alphabet, die Rechenleistung für autonome Fahrzeuge der Stufen 4 und 5 bereitstellen kann.
• Im Juni 2020 sammelte OTTO Motors, eine Abteilung von Clearpath Robotics, 29 Millionen USD in der Serie-C-Finanzierung ein, um die kontinuierliches Wachstum seiner Plattform für autonome mobile Roboter (AMR). Diese Finanzierung wurde verwendet, um OTTOs globales Netzwerk an Lieferpartnern zu erweitern und seine Produkt-Roadmap für Firmenkunden voranzutreiben, wobei der Schwerpunkt auf der branchenführenden Automatisierungstechnologie des Unternehmens lag.
• Im Mai 2020 hat Kudan Inc. KudanSLAM1 in ToF-Kameras entwickelt und dabei Analog Devices und KK-Produkte verwendet sowie gemeinsam eine 3D-SLAM-Demonstrationssoftware entwickelt, die auf ROS läuft. Der Einsatz von ToF-Kameras in unabhängiger Robotik ermöglicht 3D-SLAM auch in schwach beleuchteten Umgebungen, in denen eigenständige RGB-Kameras wirkungslos sind.

Berichtsumfang

Markt für simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM), nach Kategorie

Typ

• 2D SLAM
• 3D SLAM

Produkt

• Filterbasiertes SLAM
• Graph-basiertes SLAM
• Visuelles SLAM
• Deep Learning-basiertes SLAM
• LiDAR. SLAM

Anwendung

• Roboter
• AVs
• AR

• Herstellung & Logistik
• Landwirtschaft
• Unterhaltungselektronik
• Bauwesen

Region

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Lateinamerika
• Naher Osten und Asien Afrika

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Akquisitionen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktakteure Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf aktuelle Entwicklungen, die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern beinhalten Beinhaltet eine detaillierte Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse Bietet Einblick in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik entlang der Wertschöpfungskette sowie in die Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

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