Eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama pazar büyüklüğü, paylaşım, büyüme ve endüstri analizi, Tür (EKF slam, hızlı slam, grafik tabanlı slam, diğerleri), (2D slam, 3D slam), uygulamaya göre (İHA, robotlar, AR/VR, otonom araçlar) ve bölgesel analizler, 2025-2032

Pazar tanımı

Eşzamanlı lokalizasyon ve haritalama (SLAM), tanıdık olmayan bir ortam haritası oluşturmak ve içindeki konumlarını belirlemek için robotlar, dronlar ve kendi kendine giden araçlar gibi özerk sistemleri sağlayan bir hesaplama tekniğidir.

Gerçek zamanlı haritalama ve lokalizasyon yapmak için LIDAR, kameralar ve atalet ölçüm birimleri (IMUS) gibi sensörlerden verileri kullanır. Bu, GPS dengeli veya tanıdık olmayan alanlarda doğru navigasyon ve engelden kaçınmayı destekler. SLAM robotik, artırılmış gerçeklik, otonom araçlar ve insansız hava sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Küresel eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama piyasası büyüklüğü 2024'te 472,4 milyon ABD Doları olarak değerlendi ve 2025'te 597.1 milyon ABD Doları'ndan 2032 yılına kadar 3.124.2 milyon ABD Doları'na yükselmesi öngörülüyor ve öngörü döneminde% 26.59 CAGR sergiliyor.

Lojistik otomasyon ve depo robotlarında artan SLAM uygulanması, otonom navigasyonu destekleyerek, iş akışı verimliliğini optimize ederek ve büyük ölçekli tesislerde operasyonel maliyetleri azaltarak pazar büyümesini hızlandırıyor. Dahası, AR ve VR ile artan slam entegrasyonu, sürükleyici deneyimler sağlayarak ve mekansal haritalamayı geliştirerek pazarı yönlendiriyor.

Temel önemli noktalar:

1. Eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama endüstrisi büyüklüğü 2024'te 472,4 milyon ABD Doları olarak kaydedildi.
2. Piyasanın 2025'ten 2032'ye kadar% 26,59'luk bir CAGR'de büyümesi bekleniyor.
3. Kuzey Amerika, 2024'te 169,8 milyon ABD Doları değerlemeyle% 35.95 pazar payı aldı.
4. EKF slam segmenti 2024'te 171.1 milyon ABD Doları gelir elde etti.
5. 2D slam segmentinin 2032 yılına kadar 1.883,3 milyon ABD dolarına ulaşması bekleniyor.
6. İHA segmenti 2024'te% 28,08 pazar payı aldı.
7. Asya Pasifik'in tahmin dönemi boyunca% 27,61'lik bir CAGR'de büyümesi bekleniyor.

Eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama pazarında faaliyet gösteren büyük şirketler Clearpath Robotics, Maxst Co., Ltd, Qualcomm Technologies, Inc, Martinez Geospatial, Slamcore Ltd, Ouster Inc, Faro, Kudan, Navvis, Abb Ltd, Boston Mühendislik, Intel Corporation, Nvidia Corporation, Samsung ve Kuka.

Eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama pazar raporu kapsamı

Eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama pazarıBölgesel analiz

Bölgeye dayanarak, pazar Kuzey Amerika, Avrupa, Asya Pasifik, Orta Doğu ve Afrika ve Güney Amerika olarak sınıflandırılmıştır.

Kuzey Amerikaeşzamanlı yerelleştirme ve haritalama pazarıPaylaşım, 169,8 milyon ABD Doları değerlemeyle 2024'te% 35.95 civarındaydı. Bu hakimiyet, bölge genelinde AI ile çalışan haritalama ve mekansal veri hizmetlerinin artan entegrasyonuna atfedilmektedir. Bölgedeki işletmeler, otomatik sürüş teknolojilerinin ilerlemesini desteklemek için gerçek zamanlı yerelleştirme ve bulut tabanlı haritalama altyapısına yatırım yapıyor.

Otomatik sürüş özelliklerinin sanal test ve validasyonu için tasarlanmış navigasyon sistemlerinin geliştirilmesi, test maliyetlerini düşürerek, geliştirme döngülerini kısaltarak ve güvenliği artırarak otomotiv ve hareketlilik sektörlerinde SLAM dağıtımını hızlandırıyor ve böylece bölgedeki piyasa genişlemesine katkıda bulunuyor.

Ayrıca, bölgedeki kuruluşlar, otonom sürüş ve sürücü yardım uygulamaları da dahil olmak üzere bağlı ve otomatik araç sistemlerini desteklemek için büyük miktarlarda gerçek zamanlı mekansal verileri işleyebilen gelişmiş konum ve haritalama platformlarını benimsemektedir. Bölgesel işletmeler, bölgedeki piyasa genişlemesini daha da destekleyerek hassas navigasyon ve mekansal farkındalığı sağlamak için yerelleştirme teknolojilerine yatırım yapmaya devam etmektedir.

• Ocak 2025'te burada teknolojilerortakAWS ile yazılım tanımlı araçlar için yapay zeka odaklı eşleme ve konum hizmetlerini desteklemek için. İşbirliği, otomatik sürüş sistemlerinde SLAM ile ilgili uygulamalara katkıda bulunarak gerçek zamanlı navigasyon ve mekansal veri işlemenin etkinleştirilmesine odaklanmaktadır.

Asya Pasifik eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama endüstrisi, tahmin dönemi boyunca% 27,61'lik sağlam bir CAGR'de büyüyecek. Bu büyüme, artırılmış gerçeklik yayıncılığı ve bölgedeki ileri algılama sistemleri gibi gelişmekte olan uygulamalarda görsel SLAM teknolojilerinin artan benimsenmesine atfedilmektedir.

Kilit oyuncular canlı etkinlik kapsamı, artırılmış gerçeklik içeriği sunumu ve sürükleyici dijital deneyimler için SLAM çözümleri kullanıyor. Bu, endüstriyel robotiklerde yerleşik kullanımın yanı sıra spor, eğlence ve dijital medya gibi sektörlerde daha geniş bir şekilde benimsenmeye yol açıyor. Artan uygulama kapsamı, bölgedeki ticari dağıtım ve teknolojik ilerlemeyi hızlandırıyor.

Eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama pazarıGenel bakış

Ayrıca, görsel SLAM ve Edge AI'nın otonom mobil robotlara entegrasyonu, uygun maliyetli ve ölçeklenebilir robotik çözümler sağlayarak pazarı yönlendiriyor. LiDAR gibi pahalı sensörlere güvenmeyi azaltır ve dinamik ortamlarda gerçek zamanlı navigasyonu destekler. Bu ilerleme, lojistik, imalat ve sağlık endüstrileri boyunca Slam'ın benimsenmesini genişletiyor.

• Ocak 2025'te Nexaiot, NEXMOV-2 otonom mobil robotunu CES'de, görsel SLAM, AI-Powered 3D Vision ve Kneron’un KL730 NPU'su içeren başlattı. Endüstriyel kullanım için tasarlanan, ölçeklenebilir ve verimli dağıtım sunan LiDAR olmadan hassas navigasyon sağlar.

Pazar şoförü

Lojistik Otomasyon ve Depo Robotlarında Slam'ın Artırılması

Slam pazarındaki kilit bir itici güç, lojistik otomasyonunda SLAM teknolojisinin artan benimsenmesidir veDepo Robotik. Lojistik ve depo operatörleri, artan tedarik zinciri karmaşıklığı ve işgücü kıtlıklarını ele almak için SLAM teknolojisiyle çalışan otonom mobil robotları (AMR'ler) giderek daha fazla benimsiyor. Bu sistemler, işletmelerin yüksek verimlilik ve uyarlanabilirliği korumasına yardımcı olan verimli navigasyonu ve gerçek zamanlı karar vermeyi destekler.

SLAM, dinamik depo ayarlarında doğru lokalizasyon ve haritalama sağlar ve sabit altyapı ihtiyacını azaltır. Bu değişim, modern intralojisteki slam teknolojisi için daha fazla verimlilik ve ölçeklenebilirlik sağlar.

• Kasım 2024'te Geek+, V-Slam Technology ve Intel’in görsel navigasyon modüllerini içeren Intel ile ortaklaşa sadece vizyon robot çözümünü tanıttı. Sistem, otonom mobil robotların harici sensörler olmadan gezinmesini sağlayarak lojistik operasyonlarında doğruluğu ve verimliliği artırmayı amaçlıyor.

Piyasa Mücadelesi

Heterojen donanım platformlarında entegrasyon zorlukları

Heterojen donanım platformlarındaki entegrasyon zorlukları SLAM pazarı için önemli bir zorluk sunmaktadır. SLAM özellikli sistemler cihazları genellikle değişen sensörler, işlemciler, işletim sistemleri ve iletişim protokolleri kullanır, bu da sorunsuz birlikte çalışabilirlik elde etmesini karmaşık hale getirir.

LIDAR, kameralar, IMU'lar ve gömülü işlemciler gibi bileşenler arasında uyumluluğun sağlanması kapsamlı kalibrasyon ve özelleştirme gerektirir. Bu tutarsızlıklar performans gecikmelerine, yanlış lokalizasyona veya sistem arızalarına yol açabilir. Ayrıca, standart arayüzlerin ve ara katman yazılımı eksikliği, geliştirme maliyetlerini artırır ve çeşitli robotik, otomotiv ve AR/VR uygulamalarında dağıtımı yavaşlatır.

Bu zorluğu ele almak için pazar oyuncuları modüler ve platform-agnostik slam çözümleri geliştiriyorlar. Çeşitli sensörler ve işlemcilerle sorunsuz uyumluluğu destekleyen standart ara katman yazılımı, API ve sensör füzyon çerçeveleri oluşturmaya odaklanıyorlar.

Piyasa oyuncuları platformlar arası slam kütüphanelerine yatırım yapıyor ve ROS (Robot İşletim Sistemi) gibi açık kaynaklı ekosistemlerden yararlanıyorlar. Donanım üreticileri ile stratejik işbirlikleri ve AI odaklı otomatik kalibrasyon araçlarının benimsenmesi, entegrasyonu basitleştirmeye, geliştirme süresini azaltmaya ve çeşitli ortamlarda ve cihazlarda sağlam performansı sağlamaya yardımcı olur.

Pazar trend

Mobil robotlarda artan görsel slam kullanımı

SLAM pazarındaki önemli bir eğilim, karmaşık ortamlarda gerçek zamanlı algı ve otonom navigasyon sağlamak için mobil robotlarda görsel slamın artan kullanımıdır. Robot geliştiricileri, ayrıntılı mekansal haritalar oluşturmak ve harici altyapıya güvenmeden hareket hareketi oluşturmak için kamera verilerini AI algoritmalarıyla birleştiren görme tabanlı sistemleri entegre ediyor.

Bu, akıllı robotların depolar, fabrikalar ve hizmet ortamları arasında konuşlandırılmasını sağlar. Bu gelişmeler, mobil robotların endüstriyel ortamlarda daha fazla esneklik, ölçeklenebilirlik ve karar verme yetenekleri elde etmesini sağlayan yerelleştirme doğruluğunu ve çevre bilincini artırıyor.

• Mayıs 2024'te ABB, AI özellikli görsel SLAM teknolojisi ve AMR Studio Software Suite içeren Flexley Tug Tug T702 Otonom Mobil Robotunu başlattı. Robot, 3D vizyonu ve yapay zekayı dinamik ve statik nesneler arasında ayrım yapmak, karmaşık ortamlarda bağımsız olarak çalışmak ve devreye alma süresini azaltmak için birleştirir. Lansman, lojistik ve üretim sektörlerinde akıllı, ölçeklenebilir slam sistemlerinin daha geniş bir şekilde benimsenmesini desteklemektedir.

Piyasa Segmentasyonu:

• Türe göre (EKF slam, hızlı slam, grafik tabanlı slam ve diğerleri): EKF slam segmenti, düşük güçlü gömülü sistemlerde hesaplama verimliliği ve yaygın kullanım nedeniyle 2024'te 171.1 milyon ABD Doları kazandı.
• Teklif ederek (2D SLAM ve 3D SLAM): 2D SLAM segmenti, sadeliği, daha düşük işleme gereksinimleri ve yapılandırılmış iç ortamlara uygunluk nedeniyle 2024'te pazarın% 61,92'sini düzenledi.
• Uygulamaya göre (İHA, Robotlar, AR/VR ve Otonom Araçlar): İHA segmentinin haritalama, gözetim ve teslimat işlemleri için SLAM özellikli dronların konuşlandırılması nedeniyle 2032 yılına kadar 878,2 milyon USD'ye ulaşması öngörülmektedir.

Düzenleyici çerçeveler

• ABD'de, Federal İletişim Komisyonu (FCC), SLAM özellikli cihazlarda kullanılan kablosuz iletişim ve radyo frekansı spektrumunu düzenler. Lidar, radar ve kablosuz modüller gibi sensörlerin parazitten kaçınmak için yetkili frekans bantları içinde çalışmasını sağlar.
• Çin'de, Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı (MIIT), lisanslama, spektrum kullanımı ve siber güvenlik ve endüstriyel standartlara uyumu denetleyerek SLAM cihazlarını düzenler.
• Hindistan'daTelekomünikasyon Mühendisliği Merkezi (TEC) Telekomünikasyon Bölümü'ndeki SLAM sistemlerinde kullanılan kablosuz sensörler ve iletişim arayüzleri için teknik standartları düzenler. Güvenlik ve elektromanyetik uyumluluk için ekipmanı onaylar.

Rekabetçi manzara

Eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama (SLAM) endüstrisindeki büyük oyuncular, mobil robotik sistemlerde mekansal farkındalığı ve otonom navigasyonu arttırmak için AI ile çalışan 3D Vizyon teknolojilerini entegre ediyor. Dinamik, gerçek dünya ortamlarındaki işlemleri desteklemek için SLAM çözümlerinin esnekliğini, doğruluğunu ve ölçeklenebilirliğini artırmaya odaklanıyorlar.

Ek olarak, daha hızlı kurulum için eşleme sistemlerini optimize ediyorlar, değişen koşullara uyum sağlayan algoritmalar geliştiriyor ve kesintisiz performansı sağlamak için gerçek zamanlı veri işlemeyi rafine ediyorlar.

• Ocak 2024'te ABB, AI özellikli görsel slam teknolojisinin geliştiricisi olan Swiss Startup Sevensense'i satın aldı.Otonom mobil robotlar. Satın alma, 3D görme navigasyonunu robotik portföyüne entegre ederek ABB’nin yeni nesil AMRS'deki konumunu güçlendiriyor.

Eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama pazarındaki kilit şirketler:

• Clearpath Robotik.
• Maxst Co., Ltd
• Qualcomm Technologies, Inc
• Martinez Geospatial
• Slamcore Ltd
• OUTOST Inc
• Far
• Kudan
• Navvis
• ABB Ltd
• Boston Mühendisliği
• Intel Corporation
• Nvidia Corporation
• SAMSUNG
• Kuka AG.

Son gelişmeler (ürün lansmanı)

• Mart 2025'te, Meta, Aria Gen 2 akıllı gözlüklerini 6DOF slam kameraları, gerçek zamanlı cihaz işleme ve multimodal sensörlerle donatılmış araştırma odaklı bir cihaz olarak tanıttı. Makine algısı, robotik ve erişilebilirlik araştırmalarını ilerletmeyi amaçlayan cihaz, mekansal farkındalığı ve AI güdümlü etkileşimi test etmek için bir platform görevi görür.