Marché de localisation et de cartographie simultanées

Définition du marché

La localisation et la cartographie simultanées (SLAM) sont une technique informatique qui permet à des systèmes autonomes tels que des robots, des drones et des véhicules autonomes de créer une carte d'un environnement inconnu et de déterminer leur position à l'intérieur de celui-ci.

Il utilise les données de capteurs tels que le LiDAR, les caméras et les unités de mesure inertielle (IMU) pour effectuer une cartographie et une localisation en temps réel. Cela permet une navigation précise et l’évitement des obstacles dans les zones refusées par GPS ou inconnues. SLAM est largement utilisé dans la robotique, la réalité augmentée, les véhicules autonomes et les systèmes aériens sans pilote.

La taille du marché mondial de la localisation et de la cartographie simultanées était évaluée à 472,4 millions de dollars en 2024 et devrait passer de 597,1 millions de dollars en 2025 à 3 124,2 millions de dollars d’ici 2032, soit un TCAC de 26,59 % au cours de la période de prévision.

La mise en œuvre croissante du SLAM dans l'automatisation logistique et la robotique d'entrepôt accélère la croissance du marché en prenant en charge la navigation autonome, en optimisant l'efficacité des flux de travail et en réduisant les coûts opérationnels dans les installations à grande échelle. De plus, l’intégration croissante du SLAM avec AR et VR stimule le marché en permettant des expériences immersives et en améliorant la cartographie spatiale.

Points saillants :

1. La taille de l'industrie de la localisation et de la cartographie simultanées a été enregistrée à 472,4 millions de dollars en 2024.
2. Le marché devrait croître à un TCAC de 26,59 % de 2025 à 2032.
3. L’Amérique du Nord détenait une part de marché de 35,95 % en 2024, avec une valorisation de 169,8 millions de dollars.
4. Le segment EKF SLAM a généré 171,1 millions USD de revenus en 2024.
5. Le segment SLAM 2D devrait atteindre 1 883,3 millions de dollars d’ici 2032.
6. Le segment des drones détenait une part de marché de 28,08 % en 2024.
7. L’Asie-Pacifique devrait connaître une croissance à un TCAC de 27,61 % au cours de la période de prévision.

Les principales entreprises opérant sur le marché de la localisation et de la cartographie simultanées sont Clearpath Robotics, MAXST Co., Ltd, Qualcomm Technologies, Inc, Martinez Geospatial, Slamcore Ltd, Ouster Inc, FARO, Kudan, NavVis, ABB Ltd, Boston Engineering, Intel Corporation, NVIDIA Corporation, SAMSUNG et KUKA AG.

Portée du rapport sur le marché de la localisation et de la cartographie simultanées

Marché de localisation et de cartographie simultanéesAnalyse régionale

En fonction de la région, le marché a été classé en Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique et Amérique du Sud.

Amérique du Nordmarché de la localisation et de la cartographie simultanéesla part s'élevait à environ 35,95 % en 2024, avec une valorisation de 169,8 millions de dollars. Cette domination est attribuée à l’intégration croissante des services de cartographie et de données spatiales basés sur l’IA dans la région. Les entreprises de la région investissent dans la localisation en temps réel et dans une infrastructure de cartographie basée sur le cloud pour soutenir l'avancement des technologies de conduite automatisée.

Le développement de systèmes de navigation conçus pour les tests virtuels et la validation des fonctionnalités de conduite automatisée accélère le déploiement du SLAM dans les secteurs de l'automobile et de la mobilité en réduisant les coûts de test, en raccourcissant les cycles de développement et en améliorant la sécurité, contribuant ainsi à l'expansion du marché dans la région.

De plus, les organisations de la région adoptent des plates-formes avancées de localisation et de cartographie capables de gérer de grands volumes de données spatiales en temps réel pour prendre en charge les systèmes de véhicules connectés et automatisés, y compris les applications de conduite autonome et d'assistance à la conduite. Les entreprises régionales continuent d'investir dans les technologies de localisation pour permettre une navigation précise et une connaissance spatiale, soutenant ainsi davantage l'expansion du marché dans la région.

• En janvier 2025, HERE Technologiesen partenariatavec AWS pour prendre en charge les services de cartographie et de localisation basés sur l'IA pour les véhicules définis par logiciel. La collaboration se concentre sur la navigation en temps réel et le traitement des données spatiales, contribuant ainsi aux applications liées au SLAM dans les systèmes de conduite automatisée.

Le secteur de la localisation et de la cartographie simultanées en Asie-Pacifique devrait croître à un TCAC robuste de 27,61 % au cours de la période de prévision. Cette croissance est attribuée à l'adoption croissante des technologies SLAM visuelles dans les applications émergentes telles que la diffusion de réalité augmentée et les systèmes de perception avancés dans la région.

Les principaux acteurs déploient des solutions SLAM pour la couverture d'événements en direct, la diffusion de contenu en réalité augmentée et les expériences numériques immersives. Cela conduit à une adoption plus large dans des secteurs tels que le sport, le divertissement et les médias numériques, en plus d'une utilisation établie dans la robotique industrielle. Le champ d’application croissant accélère le déploiement commercial et les progrès technologiques dans la région.

Marché de localisation et de cartographie simultanéesAperçu

De plus, l’intégration du SLAM visuel et de l’IA de pointe dans la robotique mobile autonome stimule le marché en permettant des solutions robotiques rentables et évolutives. Il réduit le recours à des capteurs coûteux tels que le LiDAR et prend en charge la navigation en temps réel dans des environnements dynamiques. Cette avancée étend l’adoption du SLAM dans les secteurs de la logistique, de la fabrication et de la santé.

• En janvier 2025, NexAIoT a lancé son robot mobile autonome NexMOV-2 ​​au CES, doté d'un SLAM visuel, d'une vision 3D alimentée par l'IA et du NPU KL730 de Kneron. Conçu pour un usage industriel, il permet une navigation précise sans LiDAR, offrant un déploiement évolutif et efficace.

Moteur du marché

Adoption croissante du SLAM dans l’automatisation de la logistique et la robotique des entrepôts

L'un des principaux moteurs du marché SLAM est l'adoption croissante de la technologie SLAM dans l'automatisation et la logistique de la logistique.robotique d'entrepôt. Les opérateurs de logistique et d'entrepôt adoptent de plus en plus de robots mobiles autonomes (AMR) alimentés par la technologie SLAM pour faire face à la complexité croissante de la chaîne d'approvisionnement et aux pénuries de main-d'œuvre. Ces systèmes prennent en charge une navigation efficace et une prise de décision en temps réel, ce qui aide les entreprises à maintenir une productivité et une adaptabilité élevées.

SLAM fournit une localisation et une cartographie précises dans des paramètres d'entrepôt dynamiques et réduit le besoin d'infrastructure fixe. Ce changement entraîne une plus grande efficacité et une plus grande évolutivité de la technologie SLAM dans l’intralogistique moderne.

• En novembre 2024, Geek+ a présenté sa solution robotique Vision-Only en partenariat avec Intel, dotée de la technologie V-SLAM et des modules de navigation visuelle d'Intel. Le système permet aux robots mobiles autonomes de naviguer sans capteurs externes, dans le but d'améliorer la précision et l'efficacité des opérations logistiques.

Défi du marché

Difficultés d'intégration sur des plates-formes matérielles hétérogènes

Les difficultés d'intégration sur des plates-formes matérielles hétérogènes constituent un défi important pour le marché du SLAM. Les systèmes compatibles SLAM utilisent souvent différents capteurs, processeurs, systèmes d'exploitation et protocoles de communication, ce qui rend complexe la réalisation d'une interopérabilité transparente.

Assurer la compatibilité entre les composants tels que le LiDAR, les caméras, les IMU et les processeurs intégrés nécessite un étalonnage et une personnalisation approfondis. Ces incohérences peuvent entraîner des retards de performances, une localisation inexacte ou des pannes du système. De plus, le manque d'interfaces et de middleware standardisés augmente les coûts de développement et ralentit le déploiement dans diverses applications robotiques, automobiles et AR/VR.

Pour relever ce défi, les acteurs du marché développent des solutions SLAM modulaires et indépendantes de la plateforme. Ils se concentrent sur la création de middlewares, d'API et de cadres de fusion de capteurs standardisés qui prennent en charge une compatibilité transparente avec divers capteurs et processeurs.

Les acteurs du marché investissent dans des bibliothèques SLAM multiplateformes et exploitent des écosystèmes open source tels que ROS (Robot Operating System). Les collaborations stratégiques avec les fabricants de matériel et l'adoption d'outils d'étalonnage automatique basés sur l'IA contribuent également à simplifier l'intégration, à réduire le temps de développement et à garantir des performances robustes dans divers environnements et appareils.

Tendance du marché

Utilisation croissante du Visual SLAM dans la robotique mobile

Une tendance majeure sur le marché du SLAM est l’utilisation croissante du SLAM visuel dans la robotique mobile pour permettre une perception en temps réel et une navigation autonome dans des environnements complexes. Les développeurs de robotique intègrent des systèmes basés sur la vision qui combinent les données des caméras avec des algorithmes d'IA pour générer des cartes spatiales détaillées et suivre les mouvements sans recourir à une infrastructure externe.

Cela conduit au déploiement de robots intelligents dans les entrepôts, les usines et les environnements de service. Ces progrès améliorent la précision de la localisation et la sensibilisation à l'environnement, permettant aux robots mobiles d'atteindre une plus grande flexibilité, évolutivité et capacités de prise de décision dans les environnements industriels.

• En mai 2024, ABB a lancé son robot mobile autonome Flexley Tug T702, doté de la technologie Visual SLAM basée sur l'IA et de la suite logicielle AMR Studio. Le robot combine vision 3D et IA pour différencier les objets dynamiques et statiques, fonctionner de manière indépendante dans des environnements complexes et réduire le temps de mise en service. Le lancement soutient une adoption plus large de systèmes SLAM intelligents et évolutifs dans les secteurs de la logistique et de la fabrication.

Segmentation du marché :

• Par type (EKF SLAM, Fast SLAM, Graph-Based SLAM et autres) : le segment EKF SLAM a gagné 171,1 millions de dollars en 2024 grâce à son efficacité informatique et à son utilisation généralisée dans les systèmes embarqués à faible consommation.
• Par offre (SLAM 2D et SLAM 3D) : Le segment SLAM 2D détenait 61,92 % du marché en 2024, en raison de sa simplicité, de ses exigences de traitement moindres et de son adéquation aux environnements intérieurs structurés.
• Par application (UAV, robots, AR/VR et véhicules autonomes) : le segment des drones devrait atteindre 878,2 millions de dollars d'ici 2032, en raison du déploiement croissant de drones compatibles SLAM pour les opérations de cartographie, de surveillance et de livraison.

Cadres réglementaires

• Aux États-Unis, la Federal Communications Commission (FCC) réglemente les communications sans fil et le spectre des fréquences radio utilisés dans les appareils compatibles SLAM. Il garantit que les capteurs tels que le LiDAR, le radar et les modules sans fil fonctionnent dans les bandes de fréquences autorisées pour éviter les interférences.
• En Chine, le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information (MIIT) réglemente les dispositifs SLAM en supervisant les licences, l'utilisation du spectre et le respect des normes de cybersécurité et industrielles.
• En Inde, le Centre d'ingénierie des télécommunications (TEC) du Département des télécommunications réglemente les normes techniques pour les capteurs sans fil et les interfaces de communication utilisées dans les systèmes SLAM. Il certifie les équipements pour la sécurité et la compatibilité électromagnétique.

Paysage concurrentiel

Les principaux acteurs du secteur de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM) intègrent des technologies de vision 3D basées sur l'IA pour améliorer la conscience spatiale et la navigation autonome dans les systèmes robotiques mobiles. Ils se concentrent sur l’amélioration de la flexibilité, de la précision et de l’évolutivité des solutions SLAM pour prendre en charge les opérations dans des environnements dynamiques et réels.

De plus, ils optimisent les systèmes de cartographie pour une configuration plus rapide, développent des algorithmes qui s'adaptent aux conditions changeantes et affinent le traitement des données en temps réel pour garantir des performances ininterrompues.

• En janvier 2024, ABB a acquis la startup suisse Sevensense, un développeur de technologie Visual SLAM basée sur l'IA pourrobots mobiles autonomes. Cette acquisition renforce la position d’ABB dans le domaine des AMR de nouvelle génération en intégrant la navigation par vision 3D dans son portefeuille de robotique.

Entreprises clés du marché de la localisation et de la cartographie simultanées :

• Robotique Clearpath.
• MAXST Co., Ltd.
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Martinez Géospatial
• Slamcore Ltd.
• Ouster Inc.
• FARO
• Kudan
• NavVis
• ABB SA
• Ingénierie de Boston
• Société Intel
• Société NVIDIA
• SAMSUNG
• KUKA AG.

Développements récents (lancement de produit)

• En mars 2025, Meta a présenté les lunettes intelligentes Aria Gen 2 en tant qu'appareil axé sur la recherche équipé de caméras 6DOF SLAM, d'un traitement en temps réel sur l'appareil et de capteurs multimodaux. Destiné à faire progresser la recherche sur la perception des machines, la robotique et l’accessibilité, l’appareil sert de plate-forme pour tester la conscience spatiale et l’interaction basée sur l’IA.