グローバル同時ローカリゼーションおよびマッピング市場の規模、シェア、トレンド分析レポート – 業界の概要と 2031 年までの予測

ローカリゼーションとマッピングの同時市場分析

同時自己位置推定および地図作成（SLAM）市場は、ロボット工学、自律走行車、拡張現実（AR）アプリケーションの進歩に牽引され、急速な成長を遂げています。LiDARやコンピュータービジョンなどのセンサー技術の最近の革新により、SLAMアルゴリズムの精度と効率が大幅に向上し、複雑な環境でのリアルタイムの地図作成と自己位置推定が可能になりました。企業はますます人工知能と機械学習を統合してデータ処理機能を強化しており、より堅牢で適応性の高いSLAMシステムにつながっています。さらに、スマートデバイスとIoTアプリケーションの台頭により、倉庫自動化やドローンナビゲーションなどの分野でSLAMテクノロジーの需要が拡大しています。これらのテクノロジーが進化するにつれて、市場は繁栄し、多大な投資と研究努力を引き付けると予想されています。

同時ローカリゼーションとマッピングの市場規模

世界の同時ローカリゼーションおよびマッピング市場規模は、2023年に4億9,189万米ドルと評価され、2024年から2031年の予測期間中に36.83%のCAGRで成長し、2031年には4億4,1714万米ドルに達すると予測されています。市場価値、成長率、市場セグメント、地理的範囲、市場プレーヤー、市場シナリオなどの市場洞察に加えて、データブリッジ市場調査チームがまとめた市場レポートには、詳細な専門家分析、輸入/輸出分析、価格分析、生産消費分析、ペストル分析が含まれています。

同時ローカリゼーションとマッピングの市場動向

「同時位置推定とマッピングの発展」

同時自己位置推定およびマッピング（SLAM）技術の採用増加により、安全なナビゲーションに正確なマッピングと自己位置推定が不可欠な自動運転車が変革しています。センサー技術、特に高度な LiDAR と洗練されたコンピューター ビジョン システムの革新により、SLAM の精度と効率が大幅に向上しています。この進歩により、SLAM はロボット工学、拡張現実（AR）、ドローンなどのさまざまな分野に適用できるようになり、動的環境との相互作用が強化されています。さらに、SLAM システムに人工知能を統合することで適応性が向上し、変化する状況にリアルタイムでより適切に対応できるようになりました。業界が効率と安全性を高めるために、よりスマートな自動化ソリューションを追求するにつれて、堅牢な SLAM 技術の需要が急増すると予想されます。この関心の高まりは、市場の成長を促進するだけでなく、さらなる研究開発の取り組みを促進し、この分野でのより革新的なアプリケーションと進歩につながり、最終的には機械が周囲を認識して相互作用する方法を再構築する可能性があります。

レポートの範囲と同時ローカリゼーションおよびマッピング市場セグメンテーション

同時ローカリゼーションとマッピング市場定義

同時自己位置推定およびマッピング (SLAM) は、ロボットや自律システムが未知の環境のマップを作成すると同時に、その環境内での自身の位置を追跡するために使用する計算プロセスです。このテクノロジは、カメラ、LiDAR、GPS などのさまざまなセンサーを利用して、周囲のデータを収集します。SLAM アルゴリズムはこの情報を処理して正確な空間表現を作成し、ロボットがリアルタイムで効果的に移動できるようにします。SLAM は、ロボット工学、自律走行車、拡張現実などのアプリケーションに不可欠であり、障害物の回避、経路計画、環境探索などのタスクを容易にします。

同時ローカリゼーションと市場動向のマッピング

ドライバー

• 自律システムに対する需要の増加

自律走行車、ドローン、ロボットの台頭により、動的な環境での正確なナビゲーションとマッピングを可能にする高度な同時位置推定およびマッピング (SLAM) テクノロジの必要性が高まっています。業界が自動化に投資する中、SLAM はこれらのシステムが複雑な設定を正確にナビゲートできるようにする上で重要な役割を果たします。たとえば、自律走行車はSLAM を使用して周囲の地図を作成し、正確な位置をリアルタイムで特定して安全なナビゲーションを確保します。同様に、農業、監視、配達に使用されるドローンは、効率的に動作するために効果的なマッピング機能を必要とします。さらに、倉庫や製造環境のロボットは、空間認識を強化して操作を合理化するために SLAM の恩恵を受けています。信頼性が高く効率的な SLAM ソリューションに対する需要の高まりは、市場拡大の大きな原動力となっています。

•  センサー技術の向上

センサー技術、特に LiDAR と高解像度カメラの改良により、同時位置推定およびマッピング (SLAM) システムの精度と効率が大幅に向上しています。LiDAR センサーはレーザー光を使用して距離を測定し、環境の正確な 3D マッピングを提供します。これにより、SLAM アルゴリズムが詳細な空間表現を作成できます。一方、高解像度カメラは豊富な視覚データをキャプチャすることで、特徴の認識と障害物の検出を強化します。これらの進歩により、自律走行車、ドローン、ロボットのアプリケーションに不可欠な、より信頼性の高いナビゲーションとマッピングが実現します。これらのセンサーの品質と手頃な価格が継続的に向上するにつれて、さまざまな環境での SLAM システムの有効性の向上が、市場の成長の大きな原動力となっています。

機会

• Expansion in Autonomous Vehicles

The rapid development of self-driving cars creates significant opportunities for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technology, which is crucial for ensuring safe navigation and real-time mapping in complex traffic environments. As automotive manufacturers and tech companies invest in autonomous vehicle technology, the need for accurate localization and environment mapping becomes paramount. SLAM enables these vehicles to analyse and interpret their surroundings, allowing them to detect obstacles, recognize road signs, and navigate intersections safely. With the integration of advanced sensors like LiDAR and cameras, SLAM enhances the vehicle's ability to adapt to dynamic conditions. This growing reliance on SLAM in the automotive industry represents a key opportunity for market expansion and innovation, as self-driving cars become increasingly prevalent.

• Integration of Augmented Reality (AR) and SLAM Technology

The growing augmented reality (AR) market presents significant opportunities for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technology to enhance user experiences through accurate spatial awareness. SLAM enables devices to create detailed maps of their surroundings while simultaneously tracking the user’s location, which is essential for AR applications. This capability allows digital content to be overlaid onto the real world in a way that appears natural and contextually relevant. For instance, in gaming, users can interact with virtual characters seamlessly blending into their physical environments. In addition, in industrial training, SLAM facilitates immersive simulations that improve skill acquisition. As AR adoption continues to rise across various sectors, the increasing reliance on effective SLAM solutions represents a key opportunity for market growth and innovation.

 Restraints/Challenges

• Sensor Accuracy in SLAM Systems

The performance of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems is significantly dependent on the accuracy and quality of the sensors used, which presents a notable challenge in their implementation. High-quality sensors, such as LiDAR and high-resolution cameras, are essential for capturing detailed environmental data, enabling precise mapping and localization. However, various environmental factors can adversely affect their effectiveness. For instance, inadequate lighting can hinder a camera's ability to capture clear images, leading to reduced mapping accuracy. In addition, noise from surrounding environments can interfere with sensor readings, causing inconsistencies in data. Sensor drift, which occurs when the sensor's position estimate accumulates errors over time, can further compromise mapping precision. Addressing these challenges is crucial for enhancing SLAM system reliability and performance across diverse applications.

• High Development Costs

The initial investment required for developing Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technology serves as a significant restraint on market growth. The development of effective SLAM systems necessitates advanced sensors, such as LiDAR, high-resolution cameras, and inertial measurement units, all of which come with substantial costs. In addition, powerful computing resources are essential for processing the vast amounts of data generated in real time, further increasing expenses. For smaller firms or start-ups, these financial barriers can limit their ability to enter the market or innovate. Consequently, the high costs associated with SLAM technology development can hinder broader adoption and the advancement of related applications across various industries.

This market report provides details of new recent developments, trade regulations, import-export analysis, production analysis, value chain optimization, market share, impact of domestic and localized market players, analyses opportunities in terms of emerging revenue pockets, changes in market regulations, strategic market growth analysis, market size, category market growths, application niches and dominance, product approvals, product launches, geographic expansions, technological innovations in the market. To gain more info on the market contact Data Bridge Market Research for an Analyst Brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.

Simultaneous Localization and Mapping Market Scope

The market is segmented on the basis of type, offering, and application. The growth amongst these segments will help you analyse meagre growth segments in the industries and provide the users with a valuable market overview and market insights to help them make strategic decisions for identifying core market applications.

Type

• EKF SLAM
• Fast SLAM
• Graph-Based SLAM
• Others

Offering

• 2D SLAM
• 3D SLAM

Application

• Robotics
• UAV
• AR/VR
• Automotive
• Others

Simultaneous Localization and Mapping Market Regional Analysis

The market is analysed and market size insights and trends are provided by type, offering, and application.

The countries covered in the market report are U.S., Canada and Mexico in North America, Germany, France, U.K., Netherlands, Switzerland, Belgium, Russia, Italy, Spain, Turkey, Rest of Europe in Europe, China, Japan, India, South Korea, Singapore, Malaysia, Australia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific (APAC) in the Asia-Pacific (APAC), Saudi Arabia, U.A.E., South Africa, Egypt, Israel, Rest of Middle East and Africa (MEA) as a part of Middle East and Africa (MEA), Brazil, Argentina and Rest of South America as part of South America.

North America leads the simultaneous localization and mapping (SLAM) market, driven by the increasing adoption of SLAM for automation and the expanding use of UAVs. The robust economy of the U.S. supports significant investments in new technologies, alongside the emergence of digital advancements like automation and artificial intelligence in the region.

Asia-Pacific is projected to be a key growth region for the simultaneous localization and mapping (SLAM) market, driven by the increasing emergence of new digital technologies like automation and artificial intelligence. In addition, there is a growing demand for service robots for domestic applications, further fueling market expansion in this area.

The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impacts the current and future trends of the market. Data points such as down-stream and upstream value chain analysis, technical trends and porter's five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, impact of domestic tariffs and trade routes are considered while providing forecast analysis of the country data.   

Simultaneous Localization and Mapping Market Share

The market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width and breadth, application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to market.

Simultaneous Localization and Mapping Market Leaders Operating in the Market Are:

• Intel Corporation (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Alphabet Inc. (U.S.)
• Amazon, Inc. (U.S.)
• Apple Inc. (U.S.)
• Clearpath Robotics, Inc. (Canada)
• Aethon International LLP (U.S.)
• Novus Hi-Tech Robotic Systemz (India)
• Meta (U.S.)
• Intellias (Ukraine)
• MAXST Co., Ltd. (South Korea)
• Magic Leap, Inc. (U.S.)
• Rethink Robotics (U.S.)
• Skydio, Inc. (U.S.)
• NavVis (Germany)
• Mobile Industrial Robots (Denmark)
• Kuka AG (Germany)
• Geo-matching (U.K.)
• Kudan (Japan)
• Dibotics (France)
• SMP Robotics (U.S.)
• Parrot Drones SAS (France)

Latest Developments in Simultaneous Localization and Mapping Market

• In April 2023, Kudan Inc., a leading provider of real-time simultaneous localization and mapping (SLAM) software, announced a strategic partnership with Cadence Design Systems. By leveraging Cadence's Tensilica Vision Q7 DSP, which is specifically designed to boost computer vision and AI functionalities, the collaboration will significantly enhance Kudan's SLAM pipeline, providing a robust and adaptable computing platform. This partnership holds the potential to transform applications in robotics, such as enabling autonomous vehicles to better navigate urban environments and avoid obstacles in real time

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