매핑 유형(2D SLAM, 3D SLAM), 제품(필터 기반 SLAM, 그래프 기반 SLAM, 시각적 SLAM, 딥 러닝 기반 SLAM, LiDAR SLAM), 애플리케이션(UAV, 로봇, AV, AR), 최종 사용자(제조 및 물류, 농업, 가전제품, 건설) 및 지역별 동시적 위치 및 매핑(SLAM) 시장 2024-2031

동시적 위치 인식 및 매핑(SLAM) 시장 평가 – 2024-2031

동시적 위치 인식 및 매핑은 기기나 로봇이 실시간으로 환경을 이해하고 매핑하는 동시에 해당 환경 내에서 자신의 위치를 파악할 수 있도록 하는 기술입니다. 이를 통해 군사 및 방위, 제조 및 기타 다양한 분야에서 추가 적용을 위한 효율성을 높일 수 있습니다. Market Research의 분석가에 따르면, 글로벌 동시적 위치 인식 및 매핑 시장은 2023년에 2억 6,200만 달러의 가치가 있습니다. 2031년에 18억 달러의 수익을 종속시켜 예측합니다.

시장 확산은 주로 AR/VR 애플리케이션에 대한 수요 증가, 자율 주행차 채택 증가, 센서 기술의 발전과 같은 여러 요인에 기인합니다. SLAM 적용의 급증으로 인해 시장은 2024년부터 2031년까지 41.6%의 CAGR로 성장할 수 있습니다.

동시적 위치 및 매핑(SLAM) 시장정의/개요

동시적 위치 및 매핑은 무인 차량이나 환경을 탐색하는 로봇의 도움으로 지도를 만드는 프로세스입니다. 동시적 위치 및 매핑은 로봇 지도학 또는 로봇 매핑에 사용되는 시스템입니다. 이 절차는 복잡한 계산, 알고리즘 및 감각 입력을 사용하여 탐색합니다. 주변 환경이 인간이 매핑하기에는 위험한 상황에서 지리 정보 시스템(GIS) 데이터를 원격으로 생성할 수 있습니다. 지도 개발 또는 업그레이드 중에 발생하는 계산상의 어려움을 동시적 위치 파악 및 매핑이라고 합니다.

SLAM 애플리케이션의 목적을 위해 설계된 로봇을 SLAM 로봇이라고 합니다. 동시적 위치 파악 및 매핑(SLAM)은 로봇 또는 무인 차량이 환경을 탐색하는 동시에 지도를 생성하고 생성된 지도를 활용하는 데 사용하는 기술입니다. 시각적 SLAM 시스템은 실시간으로 작동해야 하므로 일반적으로 위치 및 매핑 데이터는 별도로 번들 조정되지만 궁극적으로 병합되기 전에 더 빠른 처리 속도를 용이하게 하기 위해 동시에 조정됩니다. SLAM 기술은 증강 현실, 가상 이미지 투사 및 다양한 현장 로봇을 포함한 수많은 애플리케이션이 있습니다. 동시 로컬라이제이션 및 매핑 기술의 도움으로 정확도가 크게 향상되었습니다.

글로벌 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 시장을 촉진하는 요인은 무엇입니까?

글로벌 SLAM 시장은 채택과 성장을 촉진하는 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되고 있습니다. 한 가지 중요한 요인은 다양한 산업에서 자율 주행 모바일 로봇과 차량에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 이러한 로봇과 차량은 SLAM 기술을 사용하여 인간의 개입 없이 주변 환경을 정확하게 탐색하고 매핑합니다.

제조, 물류, 농업과 같은 산업이 운영을 계속 자동화함에 따라 견고한 SLAM 솔루션에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다. 증강 현실(AR)과 가상 현실(VR) 애플리케이션의 인기가 증가하고 있습니다. SLAM 기술은 사용자의 위치와 주변 환경을 실시간으로 정확하게 추적하여 몰입형 AR 경험을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다.

가상 현실 애플리케이션에서 SLAM은 물리적 공간을 매핑하고 디지털 콘텐츠를 원활하게 통합하여 진정한 가상 환경을 만드는 데 도움이 됩니다. 게임, 엔터테인먼트, 교육 및 엔터프라이즈 애플리케이션에서 AR 및 VR의 사용 사례가 증가함에 따라 고급 SLAM 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

또한 특히 LIDAR, 카메라 시스템 및 관성 센서 분야에서 센서 기술의 발전으로 SLAM 알고리즘의 정확도와 안정성이 크게 향상되었습니다. 이러한 기술적 발전으로 다양한 환경과 까다로운 조건에서 작동할 수 있는 보다 견고하고 효율적인 SLAM 시스템이 개발되었습니다. 결과적으로 로봇공학, 자동차, 가전제품과 같은 다양한 산업은 성능과 기능을 향상시키기 위해 SLAM 기술을 제품과 서비스에 점점 더 통합하고 있습니다.

동시적 위치 추정 및 매핑의 판매를 급락시키는 과제는 무엇입니까?

유망한 기회에도 불구하고 글로벌 SLAM 시장은 광범위한 채택과 성장을 방해할 수 있는 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 특히 실시간 애플리케이션의 맥락에서 SLAM 알고리즘의 복잡성과 계산적 엄격성. 계산 리소스를 효율적으로 관리하면서 환경을 정확하게 매핑하고 실시간으로 위치를 추적할 수 있는 강력한 SLAM 시스템의 개발은 여전히 기술적 장애물입니다.

또한 실외 환경이나 복잡한 실내 공간과 같이 다양하고 역동적인 환경에서 높은 정확도와 안정성을 달성하는 것은 어렵습니다. 기존 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼과 SLAM 시스템의 통합 및 상호 운용성. 로봇공학, 자동차, 증강 현실을 포함한 수많은 산업은 다양한 하드웨어 구성 요소와 소프트웨어 프레임워크에 의존합니다. SLAM 솔루션과 기존 플랫폼 간의 원활한 통합과 호환성을 보장하는 것은 어렵고 광범위한 사용자 정의 및 개발 노력이 필요할 수 있습니다. 더욱이 다양한 SLAM 시스템과 표준 간의 상호 운용성 문제는 협업에 장애물이 될 수 있으며 다양한 산업에서 SLAM 기반 애플리케이션의 확장성을 방해할 수 있습니다.

SLAM 기술과 관련된 개인 정보 보호 및 보안 문제는 특히 민감한 데이터나 환경과 관련된 애플리케이션에서 어려움을 겪습니다. SLAM 시스템은 카메라 및 LIDAR와 같은 센서를 사용하여 물리적 공간에 대한 데이터를 수집하고 처리하기 때문에 잠재적인 개인 정보 침해 및 민감한 정보에 대한 무단 액세스에 대한 우려가 있습니다. 이러한 우려 사항을 해결하고 데이터 프라이버시와 무결성을 보호하기 위한 강력한 보안 조치를 채택하는 것은 SLAM 기술에 대한 신뢰와 채택을 촉진하는 데 필수적입니다.

범주별 통찰력

UAV 생산 증가가 시장 성장을 촉진할까요?

분석에 따르면, 일반적으로 드론이라고 하는 무인 항공기(UAV)의 활용이 확대되면서 현재 다양한 산업에서 운영되는 기업의 확장에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. UAV는 향상된 운영 효율성, 비용 절감, 향상된 안전성, 원격 또는 위험한 환경에 대한 접근성을 포함하여 다양한 산업에서 수많은 이점을 제공합니다. 농업, 건설, 인프라 검사, 항공 사진, 비상 대응과 같은 다양한 산업에서 무인 항공기(UAV)는 회사에 귀중한 데이터를 수집하고, 자산을 모니터링하고, 더 빠르고, 정확하고, 유연하게 작업을 실행할 수 있는 기회를 제공합니다.

농업에서 특수 센서가 장착된 UAV는 작물 건강을 모니터링하고, 토양 상태를 평가하고, 관개 및 살충제 적용을 최적화하여 수확량을 높이고 자원 사용량을 줄일 수 있습니다. 건설 및 인프라에서 UAV는 항공 측량을 수행하고, 건설 진행 상황을 모니터링하고, 구조물을 검사하여 수동 검사와 관련된 비용과 위험을 줄이는 동시에 프로젝트 계획, 모니터링 및 유지 관리 프로세스를 개선할 수 있습니다. 석유 및 가스, 유틸리티, 공공 안전과 같은 산업에서 UAV는 항공 감시를 수행하고, 파이프라인과 전력선을 모니터링하고, 수색 및 구조 작업을 지원하여 운영 효율성과 안전을 향상시킬 수 있습니다. UAV의 급증하는 적용은 예측 기간 동안 SLAM에 대한 수요를 강화하고 있습니다.

SLAM 시장에서 딥 러닝 기반 SLAM의 판매는 어떻게 될까요?

딥 러닝 기반 동시적 위치 및 매핑(SLAM)은 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 딥 러닝 기술은 컴퓨터 비전 분야에 혁명을 일으켜 보다 정확하고 강력한 인식 기능을 가능하게 했습니다. 딥 러닝 모델은 신경망과 대규모 데이터 세트를 활용하여 이미지 및 포인트 클라우드와 같은 센서 데이터에서 의미 있는 기능을 추출할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 환경에서 보다 정확한 위치 및 매핑이 가능합니다.

그래픽 처리 장치(GPU) 및 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 특수 가속기와 같은 강력한 하드웨어의 가용성이 증가함에 따라 SLAM 애플리케이션을 위한 딥 러닝 모델의 교육 및 배포가 용이해졌습니다. 이러한 하드웨어 발전으로 대량의 센서 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있게 되었고, 리소스가 제한된 장치에서도 실시간 SLAM이 가능해졌습니다. 데이터 기반 접근 방식과 오픈 소스 프레임워크의 확산으로 SLAM 솔루션 구현에 관심이 있는 개발자와 연구자의 진입 장벽이 낮아졌습니다. 기술의 민주화는 SLAM 커뮤니티 내에서 혁신과 협업을 촉진하여 알고리즘 성능과 확장성이 빠르게 발전했습니다.

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국가/지역별 통찰력

어느 지역이 동시 위치 추정 및 매핑 분야에서 가장 큰 성장 잠재력을 가지고 있습니까?

아시아 태평양 지역은 동시 위치 추정 및 매핑(SLAM) 기술 발전에 상당한 잠재력을 가지고 있습니다. 경제의 급속한 확장, 도시화의 확대, 로봇, 자율 주행차, 증강 현실 애플리케이션에 대한 투자의 확대로 다양한 산업에서 정확하고 신뢰할 수 있는 로컬라이제이션 및 매핑 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

중국, 일본, 한국과 같은 국가는 기술 혁신의 최전선에 있으며, 연구 기관, 신생 기업, 기존 기업의 번창하는 생태계가 SLAM 알고리즘과 애플리케이션의 발전을 주도하고 있습니다.

또한 이 지역의 광범위한 제조 기반과 소비자 시장은 SLAM 지원 제품 및 서비스의 배포에 대한 충분한 전망을 제공하여 아시아 태평양 지역을 SLAM 기술의 중요한 성장 시장으로 만듭니다.

어느 지역이 동시 로컬라이제이션 및 매핑 시장을 지배하고 있습니까?

북미는 동시 로컬라이제이션 및 매핑(SLAM) 시장에서 지배적인 세력으로 부상하고 있습니다. 이러한 두드러짐은 여러 요인에 기인합니다. 북미는 로봇, 자율 주행차, 증강 현실 및 기타 SLAM 지원 애플리케이션을 전문으로 하는 기술 회사, 연구 기관 및 신생 기업의 강력한 생태계를 보유하고 있습니다.

캘리포니아주 실리콘 밸리와 매사추세츠주 보스턴 지역은 SLAM 기술 혁신 및 투자의 주요 허브입니다. 또한 북미는 자율 주행 기술에 막대한 투자를 하고 SLAM을 활용하여 로컬라이제이션 및 매핑 기능을 제공하는 자동차 산업의 선도적 기업이 있는 곳입니다.

유리한 정부 이니셔티브, 지원 규제 프레임워크 및 신기술에 대한 높은 소비자 수용은 북미가 SLAM 시장에서 우위를 점하는 데 더욱 기여합니다. 일반적으로 이 지역은 SLAM 솔루션의 연구, 개발 및 상용화에서 중요한 위치를 유지하고 있어 글로벌 시장 환경에서 핵심적인 역할을 합니다.

경쟁 환경

글로벌 동시 로컬라이제이션 및 매핑 시장의 경쟁 환경은 역동적이고 진화하며, 변화하는 고객 선호도, 기술 발전 및 시장 역학에 의해 주도됩니다. 공급업체는 이 빠르게 성장하는 산업에서 경쟁력을 유지하고 시장 점유율을 확보하기 위해 혁신을 계속하고 서비스를 차별화합니다.

글로벌 동시 위치 및 매핑 시장에서 운영되는 몇몇 유명 업체는 다음과 같습니다.

• Alphabet
• Amazon Robotics
• Apple
• Microsoft
• Clearpath Robotics
• Aethon
• The Hi-Tech Robotic Systemz
• Facebook
• Intellias
• MAXST
• Intel
• Magic Leap
• Rethink Robotics
• Skydio
• NavVis
• 모바일 산업용 로봇 Aps
• Google
• Uber
• Sony
• Vecna
• Locus Robotics
• Fetch 로보틱스
• IRobot
• LG전자
• Wikitude
• SLAM
• DJI
• AVIC

최근 개발

• 2020년 10월 Apple Inc.는 Vilynx Inc.를 인수했습니다. iPhone 및 해당 애플리케이션과 통합된 Apple의 인공지능 솔루션은 이 인수의 결과로 강화되었습니다.
• 2020년 2월 Facebook, Inc.는 Scape Technologies Ltd.를 인수했습니다. 이 인수를 통해 Facebook은 엄청난 수의 SLAM 기반 증강 현실 가능성을 확보하게 되었습니다.
• 2018년 12월 Intel(미국)은 레벨 4 및 5 자율 주행차에 컴퓨팅 파워를 제공할 수 있는 Alphabet 자회사인 Waymo(미국)와 파트너십을 맺었습니다.
• 2020년 6월 Clearpath Robotics의 사업부인 OTTO Motors는 시리즈 C 펀딩에서 2,900만 달러를 모금하여 지속적인 지원을 제공했습니다. 자율 주행 모바일 로봇(AMR) 플랫폼의 성장. 이 자금은 OTTO의 글로벌 배송 파트너 네트워크를 확대하고 기업 고객을 위한 제품 로드맵을 강화하는 데 사용되었으며, 회사의 업계를 선도하는 자동화 기술에 중점을 두었습니다.
• 2020년 5월, Kudan Inc는 Analog Devices, KK 제품을 활용하여 ToF 카메라에서 KudanSLAM1을 개발했으며, ROS에서 실행되는 3D SLAM 데모 소프트웨어의 공동 개발도 진행했습니다. 독립 로봇에서 ToF 카메라를 사용하면 단독 RGB 카메라가 효과적이지 않은 희미한 조명 환경에서도 3D SLAM을 작동시킬 수 있습니다.

보고서 범위

동시 위치 지정 및 매핑(SLAM) 시장, 카테고리별

유형

• 2D SLAM
• 3D SLAM

제품

• 필터 기반 SLAM
• 그래프 기반 SLAM
• 비주얼 SLAM
• 딥 러닝 기반 SLAM
• LiDAR SLAM

애플리케이션

• UAV
• 로봇
• AV
• AR

최종 사용자

• 제조 및amp; 물류
• 농업
• 소비자 전자제품
• 건설

지역

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 라틴 아메리카
• 중동 및amp; 아프리카

시장 조사의 조사 방법론

조사 방법론 및 조사 연구의 다른 측면에 대해 자세히 알아보려면 당사에 문의해 주십시오.

이 보고서를 구매해야 하는 이유

경제적 요인과 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적 및 정량적 분석 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 시장 가치(10억 달러) 데이터 제공 가장 빠른 성장을 목격하고 시장을 지배할 것으로 예상되는 지역 및 세그먼트를 나타냄 해당 지역의 제품/서비스 소비를 강조하고 각 지역 내 시장에 영향을 미치는 요소를 나타내는 지역별 분석 주요 기업의 시장 순위, 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 사업 확장 및 지난 5년 동안의 회사 인수를 통합한 경쟁 환경 회사 개요, 회사 통찰력, 제품 벤치마킹 및 주요 시장 참여자에 대한 SWOT 분석으로 구성된 광범위한 회사 프로필 현재 및 최근 개발과 관련된 산업의 미래 시장 전망에는 성장 기회와 원동력, 신흥 지역과 선진 지역의 과제와 제약이 포함됩니다. 포터의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점에서 시장에 대한 심층 분석을 포함합니다. 가치 사슬 시장 역학 시나리오를 통해 시장에 대한 통찰력을 제공하고 향후 몇 년 동안 시장의 성장 기회를 제공합니다. 판매 후 6개월 동안 분석가 지원

보고서 사용자 정의

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