著者:
Suraj Gujar, Tanisha Malwa
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同時自己位置推定・地図作成(SLAM)技術市場 サイズとシェア 2018 - 2024
レポートID: GMI2928
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発行日: September 2018
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レポート形式: PDF/エクセル/ダッシュボード/プラットフォーム
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同時自己位置推定・地図作成(SLAM)技術市場
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同時自己位置推定・地図作成(SLAM)技術市場
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同時ローカリゼーションとマッピング技術市場規模
同時ローカリゼーションとマッピング(SLAM)技術市場 サイズは2017年のUSD 56,000,000以上であり、2018年から2024年にかけて71%以上のCAGRで成長することを期待しています。
同時ローカリゼーションとマッピング技術市場は、マッピングの複雑性を高め、ユーザーの位置を追跡し、周囲のマップを同時に更新します。 ランドマークのキャラクター化、非線形性、およびデータ関連付けは、堅牢で実用的なSLAM実装を達成するために直面するさまざまな問題です。 過去10年間に、SLAMメソッドのいくつかの説得力のあるアプリケーションを開発することで、この分野において急速な進歩を遂げてきました。 SLAM技術は、モバイルロボットが周囲の地図を構築し、同じマップを使用して、その場所を計算し、採用率を加速することができます。
SLAM技術は、様々な産業の活用において急速に成長し、自動車の自律化やバーチャルリアリティの高度化が進んでいます。 SLAM技術を含む製品提供を拡大するための戦略的パートナーシップやコラボレーションに参入しています。 たとえば、2018年9月、Fieldbitは、ARでR&DのInfinityARと提携しました。 スマートメガネ 技術。 2つの企業は、InfinityARのSLAMとARソフトウェアエンジンを統合し、フィールドビットのリモート・アシスタンスのためのプラットフォームで統合ソリューションを開発するために共同で取り組んでいます。 この新しいSLAMベースのソリューションは、技術情報を表示するためのハンズフリーソリューションを使用して、フィールドサービス組織のニーズに役立ちます。
オートメーションの採用は産業機能のより有効な低下の欠陥と作ります。 革新的な技術と組み合わせた自動化システムは、鉱山、自動車、製造、軍事など主要な産業分野に組み込まれています。 3Dの採用が増えています マシンビジョン 産業用アプリケーションの3Dオブジェクト監視の需要の増加による。 SLAM技術の導入により、システムの精度を向上し、強化されたソリューションの提供を支援します。 SLAM技術は、未知の環境でのローカリゼーションの問題を排除し、ロボットが環境を介して自律的にナビゲートすることを可能にします。 さらに、この分野における継続的な研究により、SLAM技術は、事業全体の機能強化、産業ソリューションへのさらなる利点を提供します。
同時ローカリゼーションとマッピング技術市場分析
2Dモーションは、2017年のSLAM技術市場を43.2百万米ドルの市場収益で支配しました。 2Dモーションセンサーとレーザーの使用は、重要な情報の抽出を可能にするため、ますますますますますますますますますます。 しかしながら、速いSLAM、視覚SLAMの重要な進歩、および3D情報の欠如などのアルゴリズムの出現により、2D SLAMの要求は減少することを期待しています。 AR・自動運転車業界における急速な発展に伴い、3DモーションSLAMの需要は急速に増加しています。 企業が戦略的アライアンスに参入し、強化されたソリューション機能を提供することで、成長する顧客要求を満たしています。 例えば、2017年6月、LG Electronicsは、拡張ピクセルと提携し、SLAMベースを実現 3Dカメラ ドローンやロボット、VR/AR 向け内部追跡用の自動ナビゲーション用のモジュール。 SLAM技術でカメラを一体化することで、ロボット、ドローン、VR/ARシステムに対するお客様の要求に応え、製品に強化されたコンピュータビジョンを提供します。
UAVの区分は同時ローカリゼーションおよびマッピングの技術の市場で強い位置を握り、2024年までおよそUSD 150.1の企業の収入を達成することを期待しています。 UAVは監視、建物の点検、調査及び救助の操作、空中写真、精密な穀物の監視および災害管理のための本質の供給を含む多数の適用の実時間マッピング、監視および評価の活動のために急速に使用されました。 UAVはSLAM技術市場で大きな採用を受けていますが、不正確、故障、知覚の不安定性などの特定の問題は、採用率を妨げています。 したがって、GPSが利用できなくなったり、マッピングやローカリゼーションの精度が高いタスクを必要とする状況では、堅牢で正確なSLAMアルゴリズムが採用されています。 2016年7月、Velodyne リダール ドローンマッピングとモバイルロボティクスの改善を目指したダイボティックスと提携 このパートナーシップにより、Diboticsは、Diboticの3D SLAMソフトウェアを必要とするVelodyne LiDARのクライアントにコンサルティングサービスを提供することができます。
ロボットのセグメントは、2017年に53.9億米ドルの業界収益で同時ローカリゼーションとマッピング技術市場を支配し、2024年までに1,984.9万ドルの資金調達を予定しています。 ロボットの採用に責任を負うさまざまな要因は、増加する労働コスト、成長する高齢化人口、技術革新、ロボティクスへの投資、およびグローバルな競争を含みます。 ロボットは、主に人々の間で混雑した環境で動作し、高い障害検出と回避能力を必要とします。 SLAMの技術の採用は費用効果が大きい、低い動力を与えられた解決を、あらゆる環境で効果的に働かせるためにロボットを作る提供します。 そのため、SLAM技術がロボットに統合され、さまざまなアプリケーションをサポートし、その需要は予測期間を上回る見込みです。
マイニングセグメントは、同時ローカリゼーションとマッピング技術市場で最速の割合で成長し、予測期間にわたって75.0%のCAGRで成長する予定です。 成長に寄与する主要な要因は、SLAM技術を含むリスクアセスメントおよびリスク緩和の高レベルにおける急速な増加を含みます。 さらに、マイニングプロセスに関与するほとんどの環境は有害であり、専門家は、密閉およびタイトなスペースで動作する必要があります。 従来の地下採掘技術は、採掘プロセス用のSLAM技術の使用率が上昇し、正確で低速であることが証明されています。 SLAMソリューションは、地下空間の高精度な3Dモデルを構築し、より堅牢で信頼性の高い測量技術を提供します。
農業と林業のセグメントは、2017年のUSD 7.9百万の市場収益で安定したペースで成長しています。 農業車両は、地図に位置を置きながら周囲の知識を必要とします。 これは、作物の監視や計画や調整などのさまざまな農業の実践を支援することができます。 土地および空中プラットフォームの使用は、SLAM技術を使用して、農作物管理に3番目の次元を効率的に追加することができます。 ARシステムと統合すると、個々のプラントスケールに監視機能を提供し、将来の植物成長パターンの予測を改善します。
SLAM技術市場における市場シェアの約29.4%を占めるヨーロッパ。 この地域の成長に貢献する主要な特徴は、地域全体のアプリケーションの大きさでロボットとUAVの上昇の採用を含みます。 ロボティクス分野におけるユーザーフレンドリーな自動化と技術の進歩の展開も、同時ローカリゼーションとマッピング技術市場の成長に貢献します。 この地域は、この地域に事業を拡大するグローバル企業をリードし、様々な成長機会を展示しています。 たとえば、2018年1月、ドイツにLyftがオフィスをオープンし、同社初の欧州進出となりました。 このハブは、SLAM技術を用いた自己運転車の開発に注力します。
アジア太平洋同時ローカリゼーションとマッピング技術市場は、最速のペースで成長し、予測タイムラインで80.2%のCAGRで成長する予定です。 この地域の同時ローカリゼーションとマッピング技術市場成長を牽引する主要な要因には、主に製造分野におけるオートメーションの需要が高まっています。 また、機能強化の需要増加に伴い、スマートデバイスの成長も市場成長を加速しています。 中国は、日本と韓国に続いて、アジア太平洋SLAM技術市場を支配します。
同時ローカリゼーションとマッピング技術市場シェア
グローバル同時ローカリゼーションとマッピング技術市場は、多数のイノベーションリーダーやテクノロジープロバイダーの存在によって分類されます。 この市場で事業を展開するさまざまな企業は、戦略的アライアンスと頻繁に獲得を主要な戦略として採用し、業界プレゼンスを拡大しています。 SLAM技術市場で機能する主要なベンダーのいくつかは、
業界背景
SLAM技術の採用は、未知の環境でのマッピングの観点から組織への大きな利点を提供し、ユーザーに強化された情報を提供します。 SLAMは、外部空間における潜在的な技術として考えられており、同時ローカリゼーションとマッピング(SLAM)技術市場を同時に支援する MARSのナビゲーション目的に使用されます。 この分野のさらなる研究は、供給鉛および生産の納期の遅れを避け、改善された生産性の製造業者に与える高度の解決を、与えます。
よくある質問 (FAQs):
調査手法、データソース、検証プロセス
本レポートは、業界関係者への直接的なヒアリング、独自のモデル構築、厳格な相互検証を柱とする体系的な調査プロセスに基づいています。文献・公開情報の調査だけに依拠したものではありません。
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すべての予測には、以下の事項を明示しています。
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✓ 規制に関する前提条件と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線のパラメーター
✓ マクロ経済に関する前提条件(GDP成長率、インフレ率、為替)
✓ 競争環境と市場への参入・撤退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では、各分野の専門家が選別済みデータを目視で確認し、自動化されたシステムでは見落とし得る微妙な差異や文脈上の誤りを特定します。この専門家によるレビューが品質保証の重要な層となり、データが調査目的と各分野の基準に合致していることを確認します。
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