| ■ 영문 제목 : SLAM Robots Market, Global Outlook and Forecast 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : MONT2406B9369 ■ 조사/발행회사 : Market Monitor Global ■ 발행일 : 2024년 6월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계 |
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본 조사 보고서는 현재 동향, 시장 역학 및 미래 전망에 초점을 맞춰, 슬램 로봇 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 본 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 신흥 시장과 같은 주요 지역을 포함한 전 세계 슬램 로봇 시장을 대상으로 합니다. 또한 슬램 로봇의 성장을 주도하는 주요 요인, 업계가 직면한 과제 및 시장 참여자를 위한 잠재적 기회도 기재합니다.
글로벌 슬램 로봇 시장은 최근 몇 년 동안 환경 문제, 정부 인센티브 및 기술 발전의 증가로 인해 급속한 성장을 목격했습니다. 슬램 로봇 시장은 병원 및 의료, 제조, 물류 및 창고, 군사, 기타를 포함한 다양한 이해 관계자에게 기회를 제공합니다. 민간 부문과 정부 간의 협력은 슬램 로봇 시장에 대한 지원 정책, 연구 개발 노력 및 투자를 가속화 할 수 있습니다. 또한 증가하는 소비자 수요는 시장 확장의 길을 제시합니다.
글로벌 슬램 로봇 시장은 2023년에 미화 XXX백만 달러로 조사되었으며 2030년까지 미화 XXX백만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 XXX%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
[주요 특징]
슬램 로봇 시장에 대한 조사 보고서에는 포괄적인 통찰력을 제공하고 이해 관계자의 의사 결정을 용이하게하는 몇 가지 주요 항목이 포함되어 있습니다.
요약 : 본 보고서는 슬램 로봇 시장의 주요 결과, 시장 동향 및 주요 통찰력에 대한 개요를 제공합니다.
시장 개요: 본 보고서는 슬램 로봇 시장의 정의, 역사적 추이, 현재 시장 규모를 포함한 포괄적인 개요를 제공합니다. 종류(예: 산업용 로봇, 서비스 로봇), 지역 및 용도별로 시장을 세분화하여 각 세그먼트 내의 주요 동인, 과제 및 기회를 중점적으로 다룹니다.
시장 역학: 본 보고서는 슬램 로봇 시장의 성장과 발전을 주도하는 시장 역학을 분석합니다. 본 보고서에는 정부 정책 및 규정, 기술 발전, 소비자 동향 및 선호도, 인프라 개발, 업계 협력에 대한 평가가 포함되어 있습니다. 이 분석은 이해 관계자가 슬램 로봇 시장의 궤적에 영향을 미치는 요인을 이해하는데 도움이됩니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 슬램 로봇 시장내 경쟁 환경에 대한 심층 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 시장 플레이어의 프로필, 시장 점유율, 전략, 제품 포트폴리오 및 최근 동향이 포함됩니다.
시장 세분화 및 예측: 본 보고서는 종류, 지역 및 용도와 같은 다양한 매개 변수를 기반으로 슬램 로봇 시장을 세분화합니다. 정량적 데이터 및 분석을 통해 각 세그먼트의 시장 규모와 성장 예측을 제공합니다. 이를 통해 이해 관계자가 성장 기회를 파악하고 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
기술 동향: 본 보고서는 주요기술의 발전과 새로운 대체품 등 슬램 로봇 시장을 형성하는 주요 기술 동향을 강조합니다. 이러한 트렌드가 시장 성장, 채택률, 소비자 선호도에 미치는 영향을 분석합니다.
시장 과제와 기회: 본 보고서는 기술적 병목 현상, 비용 제한, 높은 진입 장벽 등 슬램 로봇 시장이 직면한 주요 과제를 파악하고 분석합니다. 또한 정부 인센티브, 신흥 시장, 이해관계자 간의 협업 등 시장 성장의 기회에 대해서도 강조합니다.
규제 및 정책 분석: 본 보고서는 정부 인센티브, 배출 기준, 인프라 개발 계획 등 슬램 로봇에 대한 규제 및 정책 환경을 평가합니다. 이러한 정책이 시장 성장에 미치는 영향을 분석하고 향후 규제 동향에 대한 인사이트를 제공합니다.
권장 사항 및 결론: 본 보고서는 소비자, 정책 입안자, 투자자, 인프라 제공업체 등 이해관계자를 위한 실행 가능한 권고 사항으로 마무리합니다. 이러한 권장 사항은 조사 결과를 바탕으로 슬램 로봇 시장의 주요 과제와 기회를 해결할 수 있습니다.
참고 데이터 및 부록: 보고서에는 분석 및 조사 결과를 입증하기 위한 보조 데이터, 차트, 그래프가 포함되어 있습니다. 또한 데이터 소스, 설문조사, 상세한 시장 예측과 같은 추가 세부 정보가 담긴 부록도 포함되어 있습니다.
[시장 세분화]
슬램 로봇 시장은 종류별 및 용도별로 세분화됩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
■ 종류별 시장 세그먼트
– 산업용 로봇, 서비스 로봇
■ 용도별 시장 세그먼트
– 병원 및 의료, 제조, 물류 및 창고, 군사, 기타
■ 지역별 및 국가별 글로벌 슬램 로봇 시장 점유율, 2023년(%)
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 아시아 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도)
– 남미 (브라질, 아르헨티나)
– 중동 및 아프리카 (터키, 이스라엘, 사우디 아라비아, UAE)
■ 주요 업체
– Swisslog (KUKA), Omron Adept, Clearpath Robotics, Vecna, Mobile Industrial Robots, SMP Robotics, Aethon, Locus Robotics, Fetch Robotics, Hi-Tech Robotic Systemz, Amazon Robotics
[주요 챕터의 개요]
1 장 : 슬램 로봇의 정의, 시장 개요를 소개
2 장 : 매출 및 판매량을 기준으로한 글로벌 슬램 로봇 시장 규모
3 장 : 슬램 로봇 제조업체 경쟁 환경, 가격, 판매량 및 매출 시장 점유율, 최신 동향, M&A 정보 등에 대한 자세한 분석
4 장 : 종류별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
5 장 : 용도별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
6 장 : 지역 및 국가별 슬램 로봇 판매량. 각 지역 및 주요 국가의 시장 규모와 성장 잠재력에 대한 정량적 분석을 제공. 세계 각국의 시장 개발, 향후 개발 전망, 시장 기회을 소개
7 장 : 주요 업체의 프로필을 제공. 제품 판매, 매출, 가격, 총 마진, 제품 소개, 최근 동향 등 시장 내 주요 업체의 기본 상황을 자세히 소개
8 장 : 지역별 및 국가별 글로벌 슬램 로봇 시장규모
9 장 : 시장 역학, 시장의 최신 동향, 시장의 추진 요인 및 제한 요인, 업계내 업체가 직면한 과제 및 리스크, 업계의 관련 정책 분석을 소개
10 장 : 산업의 업 스트림 및 다운 스트림을 포함한 산업 체인 분석
11 장 : 보고서의 주요 요점 및 결론
※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다.
■ 보고서 목차1. 조사 및 분석 보고서 소개 2. 글로벌 슬램 로봇 전체 시장 규모 3. 기업 환경 4. 종류별 시장 분석 5. 용도별 시장 분석 6. 지역별 시장 분석 7. 제조업체 및 브랜드 프로필 Swisslog (KUKA), Omron Adept, Clearpath Robotics, Vecna, Mobile Industrial Robots, SMP Robotics, Aethon, Locus Robotics, Fetch Robotics, Hi-Tech Robotic Systemz, Amazon Robotics Swisslog (KUKA) Omron Adept Clearpath Robotics 8. 글로벌 슬램 로봇 생산 능력 분석 9. 주요 시장 동향, 기회, 동인 및 제약 요인 10. 슬램 로봇 공급망 분석 11. 결론 [그림 목록]- 종류별 슬램 로봇 세그먼트, 2023년 - 용도별 슬램 로봇 세그먼트, 2023년 - 글로벌 슬램 로봇 시장 개요, 2023년 - 글로벌 슬램 로봇 시장 규모: 2023년 VS 2030년 - 글로벌 슬램 로봇 매출, 2019-2030 - 글로벌 슬램 로봇 판매량: 2019-2030 - 슬램 로봇 매출 기준 상위 3개 및 5개 업체 시장 점유율, 2023년 - 글로벌 종류별 슬램 로봇 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 종류별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 - 글로벌 종류별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 글로벌 종류별 슬램 로봇 가격 - 글로벌 용도별 슬램 로봇 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 용도별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 - 글로벌 용도별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 글로벌 용도별 슬램 로봇 가격 - 지역별 슬램 로봇 매출, 2023년 VS 2030년 - 지역별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 - 지역별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 - 지역별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 북미 국가별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 - 북미 국가별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 미국 슬램 로봇 시장규모 - 캐나다 슬램 로봇 시장규모 - 멕시코 슬램 로봇 시장규모 - 유럽 국가별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 - 유럽 국가별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 독일 슬램 로봇 시장규모 - 프랑스 슬램 로봇 시장규모 - 영국 슬램 로봇 시장규모 - 이탈리아 슬램 로봇 시장규모 - 러시아 슬램 로봇 시장규모 - 아시아 지역별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 - 아시아 지역별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 중국 슬램 로봇 시장규모 - 일본 슬램 로봇 시장규모 - 한국 슬램 로봇 시장규모 - 동남아시아 슬램 로봇 시장규모 - 인도 슬램 로봇 시장규모 - 남미 국가별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 - 남미 국가별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 브라질 슬램 로봇 시장규모 - 아르헨티나 슬램 로봇 시장규모 - 중동 및 아프리카 국가별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 국가별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 터키 슬램 로봇 시장규모 - 이스라엘 슬램 로봇 시장규모 - 사우디 아라비아 슬램 로봇 시장규모 - 아랍에미리트 슬램 로봇 시장규모 - 글로벌 슬램 로봇 생산 능력 - 지역별 슬램 로봇 생산량 비중, 2023년 VS 2030년 - 슬램 로봇 산업 가치 사슬 - 마케팅 채널 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 **슬램 로봇: 개념, 특징 및 응용** 슬램(SLAM, Simultaneous Localization and Mapping) 로봇은 주변 환경에 대한 지도를 실시간으로 생성하는 동시에, 그 지도 상에서 자신의 위치를 파악하는 고유한 능력을 지닌 로봇 시스템을 의미합니다. 마치 낯선 공간에 들어선 사람이 처음 보는 풍경을 머릿속으로 그리면서 동시에 자신이 어디에 서 있는지 알아내는 과정과 유사하다고 할 수 있습니다. 이러한 슬램 기술은 로봇이 자율적으로 탐색하고 작업을 수행하는 데 필수적인 기반 기술로, 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 슬램 로봇의 핵심적인 특징은 크게 두 가지로 요약할 수 있습니다. 첫째는 '동시성'입니다. 지도를 생성하는 것과 자신의 위치를 추정하는 것이 별개의 과정이 아니라, 상호 영향을 주고받으며 동시에 진행된다는 점이 중요합니다. 지도가 업데이트되면 로봇의 위치 추정의 정확도가 향상되고, 로봇의 위치가 더 정확하게 파악되면 지도 생성의 신뢰도가 높아지는 방식으로 끊임없이 상호 보완적인 관계를 유지합니다. 둘째는 '자율성'입니다. 외부의 고정된 기준점이나 사전 정보에 의존하지 않고, 오롯이 센서 데이터를 바탕으로 환경을 인식하고 스스로 움직인다는 점에서 자율적인 행동이 가능합니다. 슬램 기술은 어떤 센서 정보를 활용하는지에 따라 여러 종류로 나눌 수 있습니다. 가장 대표적인 방식으로는 **라이더(LiDAR) 기반 슬램**이 있습니다. 라이더는 레이저 빔을 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 주변 사물까지의 거리를 정밀하게 파악합니다. 이를 통해 매우 상세하고 정확한 3차원 지도(포인트 클라우드)를 생성할 수 있으며, 로봇의 위치 추정 또한 높은 정확도를 자랑합니다. 특히 개방된 공간이나 넓은 지역을 탐색하는 데 강점을 보입니다. 또 다른 중요한 방식은 **카메라(Vision) 기반 슬램**입니다. 카메라 센서는 시각 정보를 획득하여 주변 환경의 특징점(Feature Points)을 추출하고, 이러한 특징점들의 변화를 추적함으로써 로봇의 이동과 환경의 구조를 파악합니다. 카메라 기반 슬램은 라이더에 비해 저렴하고 설치가 용이하며, 색상이나 질감과 같은 풍부한 정보를 제공한다는 장점이 있습니다. 또한, 객체 인식과 같은 더 높은 수준의 정보 처리에 활용될 수 있습니다. 하지만 조명 변화나 특징점이 부족한 환경에서는 성능이 저하될 수 있다는 단점이 있습니다. 이 두 가지 방식을 결합한 **센서 융합(Sensor Fusion) 슬램**은 각 센서의 장점을 활용하여 단점을 보완하는 방식입니다. 예를 들어, 라이더는 정확한 거리 정보를 제공하고 카메라는 특징점 및 질감 정보를 제공함으로써, 더욱 견고하고 정확한 슬램 성능을 달성할 수 있습니다. 최근에는 IMU(관성 측정 장치)와 같은 다른 센서 정보를 함께 융합하여 더욱 신뢰성 높은 위치 추정을 구현하는 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 슬램 로봇의 용도는 매우 다양하며 우리 생활 곳곳에 이미 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 대표적인 예로는 **자율주행 자동차**를 들 수 있습니다. 자율주행 자동차는 실시간으로 도로 환경의 지도를 생성하고, 그 지도 상에서 자신의 위치를 정확하게 파악하여 안전하게 주행해야 합니다. 또한, **산업 현장의 물류 로봇(AGV, AMR)**은 창고 내에서 제품을 운반하고 재고를 관리하는 데 슬램 기술을 활용합니다. 사전에 지도 제작 없이도 스스로 경로를 개척하고 장애물을 회피하며 작업을 수행할 수 있습니다. **건설 및 측량 분야**에서도 슬램 로봇의 활용도가 높습니다. 드론이나 로봇에 카메라 및 라이더를 장착하여 건축물의 내부나 외부를 3차원으로 스캔하고, 이를 바탕으로 정밀한 설계 및 시공을 지원합니다. 또한, **탐사 로봇**은 GPS 신호가 잡히지 않는 지하 공간, 수중, 또는 재난 현장 등에서 제한된 정보만으로도 주변 환경을 파악하고 임무를 수행하는 데 슬램 기술이 필수적입니다. 최근에는 가정용 로봇 청소기에도 슬램 기술이 적용되어 집안 환경을 스스로 파악하고 효율적인 청소 경로를 계획하는 데 활용되고 있습니다. 나아가 **가상현실(VR) 및 증강현실(AR)** 분야에서도 사용자의 움직임을 실시간으로 파악하고 가상 환경과 상호작용하는 데 슬램 기술이 중요한 역할을 합니다. 슬램 기술의 근간을 이루는 관련 기술들은 다음과 같습니다. 먼저, **센서 기술**은 주변 환경 정보를 획득하는 핵심 요소로, 라이더, 카메라, 초음파 센서, IMU 등이 사용됩니다. 이러한 센서에서 얻어진 원시 데이터를 처리하고 유용한 정보로 변환하는 **데이터 전처리 및 특징 추출 기술**이 중요합니다. 예를 들어, 카메라 영상에서 특징점(SIFT, SURF, ORB 등)을 추출하거나, 라이더 포인트 클라우드에서 평면이나 모서리와 같은 기하학적 특징을 추출하는 기술이 여기에 해당합니다. 추출된 특징점들을 이용하여 로봇의 위치를 추정하고 지도를 업데이트하는 **필터링(Filtering) 및 최적화(Optimization) 알고리즘**이 슬램의 핵심입니다. 칼만 필터(Kalman Filter) 계열의 알고리즘(EKF-SLAM, UKF-SLAM)은 과거의 상태와 현재 측정값을 바탕으로 로봇의 위치를 확률적으로 추정하며, 그래프 기반 최적화(Graph-based Optimization) 기법(예: Pose Graph SLAM)은 전체적인 오차를 최소화하는 방향으로 지도와 로봇의 궤적을 동시에 조정합니다. 또한, **루프 폐쇄(Loop Closure)**는 슬램에서 매우 중요한 개념입니다. 로봇이 이전에 탐색했던 장소를 다시 방문했을 때, 이를 인지하고 지도 상의 불일치를 수정하여 전체 지도의 정확도를 높이는 과정입니다. 루프 폐쇄가 성공적으로 이루어지지 않으면 지도의 왜곡이 누적되어 로봇의 위치 추정 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 위해 특징점 매칭이나 템플릿 매칭과 같은 다양한 기법이 사용됩니다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전과 함께 **딥러닝 기반 슬램** 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 심층 신경망(Deep Neural Network)을 이용하여 특징점을 추출하거나, 영상으로부터 직접 3차원 복원 및 깊이 추정을 수행하는 등 기존의 전통적인 방법론의 한계를 극복하려는 시도가 이루어지고 있습니다. 이러한 딥러닝 기반 접근 방식은 데이터의 다양성에 더욱 강건하게 대응할 수 있고, 복잡한 환경에서도 더 나은 성능을 기대할 수 있습니다. 결론적으로, 슬램 로봇은 환경 인식을 통해 자율적인 탐색과 임무 수행 능력을 극대화하는 핵심 기술이며, 센서 기술, 데이터 처리 알고리즘, 그리고 최적화 기법의 발전에 힘입어 그 응용 범위가 지속적으로 확장되고 있습니다. 앞으로도 슬램 기술은 로봇 공학 분야의 발전을 선도하며 우리 삶의 많은 부분을 더욱 편리하고 효율적으로 변화시킬 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 슬램 로봇 시장예측 2024-2030] (코드 : MONT2406B9369) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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