同步定位与地图构建 (SLAM) 技术市场规模、按运动（2D、3D）、按平台（机器人、无人机、增强现实 (AR)、自动驾驶汽车）、按应用（商业、家庭、军事、农业和林业、采矿、制造和物流）、行业分析报告、区域展望、增长潜力、竞争市场份额及预测，2018 - 2024 年
报告 ID: GMI2928
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发布日期: September 2018
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报告格式: PDF
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作者:
Suraj Gujar, Preeti Wadhwani
同时本地化和绘图技术市场规模
同时本地化和绘图技术市场 2017年规模估计超过5 600万美元,预计2018年至2024年CAGR增长超过71%。
同时本地化和制图技术市场的驱动力在于制图日益复杂,跟踪用户的位置,同时更新周边地图。 地标特征、非线性、和数据联系,是实现SALM的有力而实际实施所面临的各种问题。 在过去十年中,在这一领域取得了迅速进展,以通过开发一些令人信服的应用斯里兰卡解放运动的方法来克服挑战。 SLAM技术使移动机器人能够绘制出其周边的地图并使用同一张地图来计算其位置,加速了采纳率.
各种行业(主要是自主车辆)对SLAM技术的利用迅速增长并扩大了虚拟现实,导致其在全球的扩展。 各种公司正在结成战略伙伴关系并开展协作,以扩大产品供应,同时纳入SLAM技术。 例如,2018年9月,Fieldbit与InfinityAR在AR中建立了研发伙伴关系. 智能眼镜 技术。 这两家公司正在共同努力,通过将InfinityAR的SLAM和AR软件引擎与Fieldbit的远程援助平台相结合,为外地服务行业制定综合解决方案。 这个基于SLAM的新的解决方案将通过使用无手解决方案查看技术信息来满足外地服务组织的需要.
自动化的采用使工业运作效率得到提高,缺陷得到降低。 包括采矿、汽车、制造业和军队在内的主要工业部门正在建立自动化系统,并辅之以创新技术。 越来越多地采用3D 机器视觉 由于工业应用中对三维物体监测的需求增加。 将SLAM技术引入这些系统有助于通过提供强化解决方案来提高系统的准确性. SLAM技术使机器人能够自主地通过环境导航,消除了未知环境中的本地化问题. 此外,随着这一领域正在进行的研究,SLAM技术将为工业解决方案提供更大的效益,并增强整个企业的运作。
同时本地化和绘图技术市场分析
2D运动于2017年主导了SLAM技术市场,市场收入为4,320万美元. 使用2D运动传感器和激光器的情况越来越多,因为它们可以提取基本信息。 然而,随着快速SLAM等算法的出现,视觉SLAM的重大进步,并缺乏3D信息,对2DSLAM的需求预计会减少. 随着AR和自主车辆行业的快速发展,对3D运动SLAM的需求正在快速增长. 公司正在结成战略联盟,通过提供强化的解决方案能力,满足日益增长的客户需求。 例如,2017年6月,LG Electronics与增强像素公司合作提供基于SLAM的软件. 三维相机 用于无人机和机器人的自动导航模块,以及用于VR/AR市场的内部跟踪模块。 通过将相机与SLAM技术相结合,公司将在产品中提供增强的计算机视觉,满足客户对机器人、无人驾驶飞机和VR/AR系统的需求
无人驾驶飞行器部分在同步本地化和绘图技术市场中占有重要地位,预计到2024年将实现大约1.501亿美元的工业收入。 无人驾驶飞行器被迅速用于实时绘图、监测和评估众多应用的活动,包括监视、建筑物检查、搜索和救援行动、航空摄影、精确作物监测和提供灾害管理必需品。 虽然无人驾驶飞行器在SLAM技术市场得到了巨大的采纳,但某些问题,如不准确、失败和观念不稳定,正在阻碍它们的采纳率。 因此,在没有全球定位系统或需要高精确度绘图和本地化任务的情况下,采用稳健而准确的SLAM算法。 2016年7月,维洛德内 李达尔 与Dibotics合作,旨在改进无人机绘图和移动机器人. 这一伙伴关系将使Dibotics能够向Velodyne LiDAR的客户提供咨询服务,这些客户需要Dibotic的3D SLAM软件。
机器人部分主导了同步本地化和绘图技术市场,2017年产业收入为5,390万美元,预计到2024年将达到19.849亿美元. 导致机器人日益被采用的各种因素包括:劳动力成本上升、人口老龄化、技术创新、机器人投资以及全球竞争。 机器人主要在人与人之间的拥挤环境中工作,需要很高的障碍探测和避免能力. 采用SLAM技术可以提供成本效益高和动力低的解决办法,使机器人能够在任何环境中有效工作。 因此,随着SLAM技术被整合到机器人中以支持不同种类的应用,其需求预计将在预测期间上升.
采矿部门在同步本地化和绘图技术市场增长最快,预计在预测期间将增长75.0%。 促成增长的主要因素包括,通过纳入SLAM技术,风险评估和风险缓解水平迅速提高。 此外,参与采矿过程的大多数环境都是危险的,专业人员需要在封闭和紧凑的空间中作业,而进入这些空间可能很复杂。 传统的地下采矿技术被证明不太准确和缓慢,导致将SLAM技术用于采矿过程。 SLAM解决方案通过快速扫描时间构建高度精确的地下空间三维模型,提供更强而可靠的勘测技术.
农业和林业部门稳步增长,2017年市场收入为790万美元。 农用车辆需要了解其周围环境,同时将其位置定位在地图上。 这有助于各种农业做法,例如作物监测和规划与协调。 利用地空平台,将利用SLAM技术,有效地为作物管理增加第三个层面。 与AR系统结合后,将为单个植物规模提供监测能力,从而改进对未来植物生长模式的预测。
2017年欧洲在全球SLAM技术市场占有了约29.4%的市场份额. 推动该区域增长的主要特征包括日益采用机器人和无人驾驶航空器,其应用规模遍及整个区域。 在机器人领域部署方便用户的自动化和技术进步也有助于同时实现本地化并绘制技术市场图。 该区域还展现出各种增长机会,导致全球公司扩大在该区域的业务。 例如,2018年1月,Lyft在德国开设了办事处,这是该公司首次正式的欧洲扩张. 这个枢纽将专注于利用SLAM技术开发自驾车.
亚太同时本地化和绘图技术市场以最快的速度增长,预计CAGR将比预测时间表增长80.2%。 推动本区域同时本地化和绘图技术市场增长的主要因素包括自动化需求日益增加,主要是制造业。 此外,智能设备的增长以及对增强功能的需求不断增长也推动了市场增长。 中国主导了亚太SLAM技术市场,其次是日本和韩国.
同时本地化和绘图技术市场份额
全球同时本地化和绘图技术市场被大量创新领跑者和技术提供者所分门别类. 在这个市场上经营的各种公司采用了战略联盟和频繁收购作为其扩大其行业存在的关键战略。 在SLAM技术市场上运作的一些主要供应商是:
工业背景
越来越多地采用SLAM技术为各组织在未知环境中绘制地图和向用户提供强化信息带来了巨大好处。 SLAM也被视为外层空间中的一种潜在技术,正在用于导航目的,用于MARS上,协助同时本地化和绘图技术市场以显著的速度增长。 这一领域的进一步研究将揭示出先进的解决办法,使制造商提高生产率,避免在供应领先和生产周转时间方面出现延误。
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程，围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建，而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI，我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究，并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测，同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础，对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流，以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场，包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角，实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分，对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集，以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来，以支持一手研究和市场规模估算，并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上，从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始，同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总，以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录：
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证，领域专家对筛选后的数据进行手动审查，以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层，确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →