Рынок одновременной локализации и картирования (SLAM) по типу картирования (2D SLAM, 3D SLAM), продукту (SLAM на основе фильтров, SLAM на основе графов, визуальный SLAM, SLAM на основе глубокого обучения, SLAM на основе лидара), применению (БПЛА, роботы, беспилотные летательные аппараты, дополненная реальность), конечному пользователю (производство и логистика, сельское хозяйство, бытовая электрон

Оценка рынка одновременной локализации и картирования (SLAM) – 2024-2031

Одновременная локализация и картирование – это технология, которая позволяет устройствам или роботам понимать и отображать свое окружение в режиме реального времени, одновременно определяя свое собственное положение в этой среде. Таким образом, делая ее высокоэффективной для дальнейшего применения в военной и оборонной сферах, производстве и других разнообразных секторах. По данным аналитика Market Research, глобальный рынок одновременной локализации и картографии оценивается в 262 миллиона долларов США в 2023 году. Прогнозируется, что выручка составит 1,8 миллиарда долларов США в 2031 году.

Рост рынка в основном обусловлен многочисленными факторами, такими как растущий спрос на приложения дополненной и виртуальной реальности, растущее внедрение автономных транспортных средств и достижения в области сенсорных технологий. Этот всплеск применения SLAM позволяет рынку расти со среднегодовым темпом роста 41,6% с 2024 по 2031 год.

Рынок одновременной локализации и картографии (SLAM)определение/обзор

Одновременная локализация и картография — это процесс создания карты с помощью беспилотного транспортного средства или робота, который перемещается в окружающей среде. Одновременная локализация и картографирование — это система, используемая в картографии роботов или картографировании роботов. Эта процедура использует сложный массив вычислений, алгоритмов и сенсорных входов для навигации. Она позволяет удаленно создавать данные географической информационной системы (ГИС) в ситуациях, когда окружающая среда опасна для картирования людьми. Вычислительная сложность, возникающая при разработке или обновлении карты, называется одновременной локализацией и картографированием.

Роботы, которые были разработаны для использования в приложениях SLAM, называются роботами SLAM. Одновременная локализация и картографирование (SLAM) — это метод, используемый роботами или беспилотными транспортными средствами для создания карты с одновременным перемещением по среде, используя созданную ими карту. Визуальные системы SLAM должны работать в режиме реального времени, поэтому регулярно данные о местоположении и картографировании подвергаются корректировке пакетов по отдельности, но одновременно, чтобы обеспечить более высокую скорость обработки, прежде чем они будут в конечном итоге объединены. Технология SLAM имеет множество приложений, включая дополненную реальность, проецирование виртуальных изображений и разнообразный спектр полевых роботов. Точность значительно улучшилась с помощью технологии одновременной локализации и картирования.

Какие драйверы стимулируют глобальный рынок одновременной локализации и картирования (SLAM)?

Глобальный рынок SLAM обусловлен несколькими ключевыми факторами, которые стимулируют его принятие и рост. Одним из важных факторов является растущий спрос на автономные мобильные роботы и транспортные средства в различных отраслях. Эти роботы и транспортные средства полагаются на технологию SLAM для точной навигации и картирования своего окружения без вмешательства человека.

Поскольку такие отрасли, как производство, логистика и сельское хозяйство, продолжают автоматизировать свои операции, спрос на надежные решения SLAM продолжает расти. Растущая популярность приложений дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR). Технология SLAM играет решающую роль в обеспечении захватывающих впечатлений от дополненной реальности, точно отслеживая положение пользователя и его окружение в реальном времени.

В приложениях виртуальной реальности SLAM облегчает создание аутентичных виртуальных сред путем отображения физических пространств и бесшовной интеграции цифрового контента. Растущие варианты использования AR и VR в играх, развлечениях, образовании и корпоративных приложениях стимулируют спрос на передовые решения SLAM.

Более того, достижения в области сенсорных технологий, особенно в области лидаров, систем камер и инерциальных датчиков, значительно повысили точность и надежность алгоритмов SLAM. Эти технологические достижения привели к разработке более надежных и эффективных систем SLAM, которые способны работать в различных средах и в сложных условиях. Следовательно, различные отрасли, такие как робототехника, автомобилестроение и бытовая электроника, все чаще внедряют технологию SLAM в свои продукты и услуги для повышения их производительности и функциональности.

Какие проблемы резко снижают продажи одновременной локализации и картирования?

Несмотря на многообещающие возможности, глобальный рынок SLAM сталкивается с рядом проблем, которые могут помешать его широкому внедрению и росту. Сложность и вычислительная строгость алгоритмов SLAM, особенно в контексте приложений реального времени. Разработка надежных систем SLAM, способных точно отображать среды и отслеживать позиции в реальном времени, эффективно управляя вычислительными ресурсами, остается техническим препятствием.

Кроме того, сложно добиться высокой точности и надежности в разнообразных и динамических средах, таких как наружные установки или загроможденные внутренние помещения. Интеграция и совместимость систем SLAM с существующими аппаратными и программными платформами. Многочисленные отрасли, включая робототехнику, автомобилестроение и дополненную реальность, полагаются на разнообразный набор аппаратных компонентов и программных фреймворков. Это может быть сложно и потребовать обширных усилий по настройке и разработке для обеспечения бесшовной интеграции и совместимости между решениями SLAM и этими существующими платформами. Кроме того, проблемы взаимодействия между различными системами и стандартами SLAM могут создавать препятствия для совместной работы и мешать масштабируемости приложений на основе SLAM в различных отраслях.

Проблемы конфиденциальности и безопасности, связанные с технологией SLAM, создают проблемы, особенно в приложениях, включающих конфиденциальные данные или среды. Поскольку системы SLAM используют датчики, такие как камеры и LIDAR, для сбора и обработки данных о физических пространствах, существуют опасения относительно потенциальных нарушений конфиденциальности и несанкционированного доступа к конфиденциальной информации. Решение этих проблем и принятие надежных мер безопасности для защиты конфиденциальности и целостности данных имеют важное значение для укрепления доверия и принятия технологии SLAM.

Проницательность по категориям

Ускорит ли рост производства БПЛА рост рынка?

Согласно анализу, растущее использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), обычно называемых дронами, в настоящее время готово существенно повлиять на расширение предприятий, работающих в различных отраслях. БПЛА обеспечивают многочисленные преимущества в различных отраслях, включая повышенную эксплуатационную эффективность, снижение затрат, повышенную безопасность и доступ к удаленным или опасным средам. В различных отраслях, таких как сельское хозяйство, строительство, инспекция инфраструктуры, аэрофотосъемка и реагирование на чрезвычайные ситуации, беспилотные летательные аппараты (БПЛА) предоставляют компаниям возможность получать ценные данные, контролировать активы и выполнять задачи с большей скоростью, точностью и гибкостью.

В сельском хозяйстве БПЛА, оснащенные специализированными датчиками, могут контролировать здоровье урожая, оценивать состояние почвы и оптимизировать орошение и внесение пестицидов, что приводит к повышению урожайности и сокращению использования ресурсов. В строительстве и инфраструктуре БПЛА могут выполнять аэросъемку, контролировать ход строительства и инспектировать конструкции, улучшая процессы планирования, мониторинга и обслуживания проектов, одновременно снижая затраты и риски, связанные с ручными проверками. В таких отраслях, как нефть и газ, коммунальные услуги и общественная безопасность, БПЛА могут проводить воздушное наблюдение, контролировать трубопроводы и линии электропередач, а также помогать в поисково-спасательных операциях, повышая эксплуатационную эффективность и безопасность. Это растущее применение БПЛА стимулирует спрос на SLAM в прогнозируемый период.

Как продажи SLAM на основе глубокого обучения будут влиять на рынок SLAM?

Одновременная локализация и картирование на основе глубокого обучения (SLAM) переживает значительный рост. Методы глубокого обучения произвели революцию в области компьютерного зрения, обеспечив более точные и надежные возможности восприятия. Модели глубокого обучения могут извлекать значимые признаки из данных датчиков, таких как изображения и облака точек, используя нейронные сети и большие наборы данных. Это позволяет выполнять более точную локализацию и картирование в сложных средах.

Растущая доступность мощного оборудования, такого как графические процессоры (GPU) и специализированные ускорители, такие как тензорные процессоры (TPU), облегчила обучение и развертывание моделей глубокого обучения для приложений SLAM. Эти аппаратные достижения позволяют быстрее обрабатывать большие объемы данных датчиков, что делает SLAM в реальном времени осуществимым даже на устройствах с ограниченными ресурсами.

Распространение подходов, основанных на данных, и фреймворков с открытым исходным кодом снизило барьер для входа для разработчиков и исследователей, заинтересованных во внедрении решений SLAM. Демократизация технологий стимулировала инновации и сотрудничество в сообществе SLAM, что привело к быстрому прогрессу в производительности и масштабируемости алгоритмов.

Получите доступ к методологии отчетов по глобальной одновременной локализации и картографированию

Страновые/региональные знания

Какой регион имеет наибольший потенциал для роста в области одновременной локализации и картографирования?

Азиатско-Тихоокеанский регион представляет значительный потенциал для развития технологии одновременной локализации и картографирования (SLAM). С быстрым ростом экономики, эскалацией урбанизации и ростом инвестиций в робототехнику, автономные транспортные средства и приложения дополненной реальности растет спрос на точные и надежные решения по локализации и картографированию в различных отраслях.

Такие страны, как Китай, Япония и Южная Корея, находятся на переднем крае технологических инноваций, с процветающими экосистемами научно-исследовательских институтов, стартапов и устоявшихся компаний, движущих прогресс в алгоритмах и приложениях SLAM.

Более того, обширная производственная база и потребительский рынок в регионе представляют широкие перспективы для развертывания продуктов и услуг с поддержкой SLAM, что делает Азиатско-Тихоокеанский регион важнейшим рынком роста для технологии SLAM.

Какой регион доминирует на рынке одновременной локализации и картографирования?

Северная Америка становится доминирующей силой на рынке одновременной локализации и картографирования (SLAM). Эта известность объясняется несколькими факторами. В Северной Америке развита экосистема технологических компаний, исследовательских институтов и стартапов, специализирующихся на робототехнике, автономных транспортных средствах, дополненной реальности и других приложениях с поддержкой SLAM.

Кремниевая долина, Калифорния, и район Бостона, Массачусетс, являются основными центрами инноваций и инвестиций в технологию SLAM. Кроме того, в Северной Америке находятся ведущие игроки автомобильной промышленности, которые вкладывают значительные средства в технологию автономного вождения и используют SLAM для локализации и картографирования.

Благоприятные правительственные инициативы, поддерживающая нормативная база и высокая степень принятия потребителями новых технологий еще больше способствуют доминированию Северной Америки на рынке SLAM. В целом регион продолжает занимать важную позицию в исследованиях, разработках и коммерциализации решений SLAM, что делает его ключевым игроком на мировом рынке.

Конкурентная среда

Конкурентная среда на мировых рынках одновременной локализации и картографирования динамична и развивается под воздействием меняющихся предпочтений клиентов, технологических достижений и динамики рынка. Поставщики продолжают внедрять инновации и дифференцировать свои предложения, чтобы оставаться конкурентоспособными и захватывать долю рынка в этой быстрорастущей отрасли.

Некоторые из видных игроков, работающих на мировом рынке одновременной локализации и картирования, включают

• 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 Робототехника
• IRobot
• LG Electronics
• Wikitude
• SLAM
• DJI
• AVIC

Последние разработки

• В октябре 2020 года Apple Inc. приобрела Vilynx Inc. Решения Apple в области искусственного интеллекта, которые объединены с iPhone и его приложениями, усилились в результате этого приобретения.
• В феврале 2020 года Facebook, Inc. приобрела Scape Technologies Ltd. Это приобретение предоставляет Facebook огромное количество возможностей дополненной реальности на основе SLAM.
• В декабре 2018 года Intel (США) заключила партнерство с Waymo (США), дочерней компанией Alphabet, способной предоставлять вычислительную мощность для автономных транспортных средств 4-го и 5-го уровня.
• В июне 2020 года OTTO Motors, подразделение Clearpath Robotics, привлекло 29 миллионов долларов США в Финансирование серии C для поддержки постоянного роста платформы автономных мобильных роботов (AMR). Это финансирование было использовано для расширения глобальной сети партнеров OTTO по доставке и расширения дорожной карты продуктов для корпоративных клиентов с акцентом на лидирующие в отрасли технологии автоматизации компании.
• В мае 2020 года компания Kudan Inc разработала KudanSLAM1 в камерах ToF с использованием продуктов Analog Devices, KK, а также совместную разработку демонстрационного программного обеспечения 3D SLAM, работающего на ROS. Использование камер ToF в независимой робототехнике позволяет 3D SLAM функционировать даже в условиях слабого освещения, где автономные камеры RGB неэффективны.

Область отчета

Рынок одновременной локализации и картографирования (SLAM), по категориям

Тип

• 2D SLAM
• 3D SLAM

Продукт

• SLAM на основе фильтров
• SLAM на основе графиков
• Визуальный SLAM
• SLAM на основе глубокого обучения
• LiDAR SLAM

Применение

• БПЛА
• Робот s
• АВ
• AR

Конечный пользователь

• Производство и amp; Логистика
• Сельское хозяйство
• Бытовая электроника
• Строительство

Регион

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Латинская Америка
• Ближний Восток и Африка

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе Конкурентная среда, которая включает рейтинг рынка основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и приобретения за последние пять лет профилированных компаний Обширные профили компаний, включающие обзор компании, аналитические данные о компании, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка Текущий а также будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий, которые включают возможности и драйверы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов. Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера. Предоставляет представление о рынке с помощью сценария динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможностей роста рынка в ближайшие годы. 6-месячная поддержка аналитиков после продажи.

Настройка отчета

В случае возникновения каких-либо проблем свяжитесь с нашей командой по продажам, которая обеспечит выполнение ваших требований.