| ■ 영문 제목 : Global SLAM Robots Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2410G9369 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 10월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 슬램 로봇 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 슬램 로봇은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 슬램 로봇 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 슬램 로봇은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 슬램 로봇의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 슬램 로봇 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
슬램 로봇 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 슬램 로봇 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 산업용 로봇, 서비스 로봇) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 슬램 로봇 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 슬램 로봇 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 슬램 로봇 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 슬램 로봇 기술의 발전, 슬램 로봇 신규 진입자, 슬램 로봇 신규 투자, 그리고 슬램 로봇의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 슬램 로봇 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 슬램 로봇 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 슬램 로봇 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 슬램 로봇 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 슬램 로봇 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 슬램 로봇 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, 슬램 로봇 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
슬램 로봇 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
산업용 로봇, 서비스 로봇
*** 용도별 세분화 ***
병원 및 의료, 제조, 물류 및 창고, 군사, 기타
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Swisslog (KUKA)、Omron Adept、Clearpath Robotics、Vecna、Mobile Industrial Robots、SMP Robotics、Aethon、Locus Robotics、Fetch Robotics、Hi-Tech Robotic Systemz、Amazon Robotics
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 슬램 로봇 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 슬램 로봇 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 슬램 로봇 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 슬램 로봇은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
※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 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 슬램 로봇 시장분석 ■ 지역별 슬램 로봇에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 슬램 로봇 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 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 ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]슬램 로봇 이미지 슬램 로봇 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 슬램 로봇 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 슬램 로봇 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 기업별 슬램 로봇 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 2023 기업별 슬램 로봇 매출 시장 2023 기업별 글로벌 슬램 로봇 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 슬램 로봇 매출 시장 점유율 2023 미주 슬램 로봇 판매량 (2019-2024) 미주 슬램 로봇 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 슬램 로봇 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 슬램 로봇 매출 (2019-2024) 유럽 슬램 로봇 판매량 (2019-2024) 유럽 슬램 로봇 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 슬램 로봇 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 슬램 로봇 매출 (2019-2024) 미국 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 캐나다 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 멕시코 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 브라질 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 중국 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 일본 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 한국 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 인도 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 호주 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 독일 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 프랑스 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 영국 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 러시아 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 이집트 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 터키 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 슬램 로봇 시장규모 (2019-2024) 슬램 로봇의 제조 원가 구조 분석 슬램 로봇의 제조 공정 분석 슬램 로봇의 산업 체인 구조 슬램 로봇의 유통 채널 글로벌 지역별 슬램 로봇 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 슬램 로봇 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※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 (SLAM Robots)의 개념 슬램(SLAM) 로봇은 'Simultaneous Localization and Mapping'의 약자로, 로봇이 스스로의 위치를 파악하는 동시에 주변 환경에 대한 지도를 생성하는 기술을 탑재한 로봇을 의미합니다. 즉, 처음 가는 낯선 장소에서 로봇은 자신이 어디에 있는지 알지 못하지만, 센서를 이용해 주변을 인식하고, 이를 바탕으로 자신의 위치를 추정하며, 동시에 그동안 인식한 정보들을 종합하여 지도를 만들어 나가는 과정을 수행합니다. 이 두 가지 과정이 동시에, 그리고 상호 보완적으로 이루어지기 때문에 슬램(SLAM)이라고 불립니다. 슬램 기술의 핵심은 '동시적'이라는 단어에 있습니다. 만약 로봇이 이미 정확한 위치 정보와 환경 지도를 가지고 있다면, 단순히 그 정보를 따라 이동하는 것은 매우 쉬운 일입니다. 하지만 슬램 로봇은 이러한 사전 정보가 없는 상태에서 시작합니다. 따라서 로봇은 움직일 때마다 자신의 위치가 조금씩 변하고, 이 변화를 정확하게 측정하고 반영해야 합니다. 동시에 주변 환경을 인식하고 그 정보를 지도에 추가해야 합니다. 만약 로봇의 위치 추정이 부정확하다면, 지도에도 오류가 쌓이게 되고, 부정확한 지도를 기반으로 위치를 추정하면 더 큰 오류를 낳는 악순환이 발생할 수 있습니다. 따라서 슬램 기술은 이러한 불확실성을 최소화하고 정확도를 높이기 위한 정교한 알고리즘과 센서 기술의 결합으로 이루어집니다. 슬램 로봇의 가장 중요한 특징은 **자율성(Autonomy)**입니다. 외부의 통제나 미리 입력된 경로 없이도 스스로 주변 환경을 인지하고 판단하여 임무를 수행할 수 있습니다. 이는 로봇이 인간의 개입 없이 복잡하거나 위험한 환경에서 독립적으로 작업할 수 있게 해주는 핵심적인 능력입니다. 또한, **적응성(Adaptability)**도 중요한 특징입니다. 로봇은 동적으로 변화하는 환경에서도 자신의 위치와 지도를 지속적으로 업데이트하며 적응해 나갈 수 있습니다. 예를 들어, 가구가 재배치되거나 새로운 장애물이 나타나더라도 슬램 로봇은 이러한 변화를 감지하고 지도에 반영하여 효율적으로 경로를 재탐색할 수 있습니다. 마지막으로, 슬램 로봇은 **비정형 환경에서의 작업 능력**을 갖추고 있습니다. GPS와 같이 외부 신호에 의존하는 기술은 실내나 지하와 같이 신호가 약하거나 없는 환경에서는 사용하기 어렵습니다. 하지만 슬램 로봇은 자체 센서만으로 작동하기 때문에 이러한 환경에서도 임무를 수행할 수 있습니다. 슬램 기술은 다양한 종류의 센서를 활용할 수 있으며, 어떤 센서를 사용하느냐에 따라 슬램의 종류가 구분됩니다. 가장 일반적인 센서로는 **라이더(LiDAR, Light Detection and Ranging)**가 있습니다. 라이더는 레이저를 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 주변 사물과의 거리를 정밀하게 측정합니다. 이를 통해 3차원적인 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터를 얻을 수 있으며, 이 데이터를 이용하여 주변 환경의 형태와 구조를 파악하고 로봇의 위치를 추정합니다. 라이더는 매우 정확하지만, 비용이 비싸다는 단점이 있습니다. 또 다른 중요한 센서는 **카메라(Camera)**입니다. 카메라를 이용하는 슬램 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 **비주얼 오도메트리(Visual Odometry)**로, 연속된 카메라 이미지에서 특징점을 추출하고 이러한 특징점의 움직임을 추적하여 로봇의 상대적인 위치 변화를 추정합니다. 두 번째는 **비주얼 슬램(Visual SLAM)**으로, 카메라 이미지만을 사용하여 지도 작성과 위치 추정을 동시에 수행합니다. 카메라 기반 슬램은 라이더에 비해 저렴하고 풍부한 시각 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있지만, 조명 변화나 특징점이 부족한 환경에서는 성능이 저하될 수 있습니다. 최근에는 라이더와 카메라를 함께 사용하는 **센서 융합(Sensor Fusion)** 방식도 많이 연구되고 있습니다. 각 센서의 장점을 결합하여 단점을 보완함으로써 더 robust하고 정확한 슬램 시스템을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 라이더는 정확한 거리 정보를 제공하고, 카메라는 질감이나 색상과 같은 시각적 정보를 제공하여 랜드마크 인식이나 환경 이해를 높일 수 있습니다. 이 외에도 로봇의 관성 센서(IMU, Inertial Measurement Unit)를 활용하는 **관성 측정 기반 슬램(Inertial SLAM)**도 있습니다. IMU는 가속도와 각속도를 측정하여 로봇의 움직임을 추정하는데, 이는 짧은 시간 동안은 매우 정확하지만 시간이 지날수록 오차가 누적되는 특성이 있습니다. 따라서 IMU 센서는 다른 센서들과 결합하여 사용될 때 더욱 효과적입니다. 슬램 로봇의 용도는 매우 다양하며, 우리 생활 곳곳에서 그 활용 가능성을 넓혀가고 있습니다. 가장 대표적인 용도는 **자율 주행 자동차(Autonomous Vehicles)**입니다. 자율 주행 자동차는 실시간으로 주변 환경을 인지하고 자신의 위치를 파악하며, 이를 바탕으로 안전하고 효율적인 주행 경로를 계획해야 합니다. 슬램 기술은 이러한 자율 주행의 핵심 기술로, 복잡한 도시 환경이나 예측 불가능한 도로 상황에서도 안정적인 주행을 가능하게 합니다. **로봇 청소기(Robotic Vacuum Cleaners)**와 같은 가정용 로봇에서도 슬램 기술은 필수적입니다. 기존의 로봇 청소기는 무작위로 돌아다니거나 간단한 충돌 감지만을 이용하여 청소했지만, 슬램 기술을 탑재한 로봇 청소기는 집안 구조를 파악하고 최적의 청소 경로를 계획하여 더 빠르고 효율적으로 청소를 수행할 수 있습니다. 또한, 청소했던 구역을 기억하고 충전 후 다시 이어서 청소하는 기능도 가능해집니다. 산업 현장에서는 **물류 로봇(Logistics Robots)**이나 **창고 자동화 로봇(Warehouse Automation Robots)**에 슬램 기술이 적용됩니다. 넓고 복잡한 창고에서 물건을 효율적으로 운반하고 재고를 관리하기 위해서는 로봇 스스로의 위치 파악과 작업 공간 지도가 매우 중요합니다. 슬램 로봇은 사전에 정해진 경로가 아닌, 변화하는 창고 환경에 유연하게 대처하며 물류 효율성을 극대화합니다. 또한, 재난 현장이나 위험 지역 탐사에도 슬램 로봇이 활용됩니다. 인간이 접근하기 어려운 곳을 로봇이 대신 탐색하고 실시간으로 환경 정보를 수집하여 인명 피해를 줄이고 효율적인 구조 작업을 지원할 수 있습니다. **탐사 로봇(Exploration Robots)**은 처음 접하는 미지의 환경을 탐색하고 지도를 작성하여 과학적인 연구에 기여하기도 합니다. 최근에는 **증강현실(Augmented Reality, AR)** 및 **가상현실(Virtual Reality, VR)** 분야에서도 슬램 기술이 중요한 역할을 합니다. 사용자가 현실 공간에서 움직이는 동안 AR 기기는 사용자의 위치와 시선을 추적하고, 이를 바탕으로 현실 공간에 가상의 정보를 자연스럽게 겹쳐 보여줍니다. 슬램 기술은 이러한 AR/VR 경험의 몰입감과 정확성을 높이는 데 기여합니다. 슬램 로봇을 구현하기 위해서는 다양한 관련 기술들이 필요합니다. 앞서 언급한 **센서 기술**은 가장 기본적인 요소이며, 라이더, 카메라, IMU 등 다양한 센서를 통해 주변 환경 정보를 얻습니다. 이러한 센서 데이터는 노이즈가 포함되어 있거나 불완전할 수 있으므로, **센서 전처리(Sensor Preprocessing)** 기술이 중요합니다. 예를 들어, 라이더 데이터의 노이즈를 제거하거나 카메라 이미지의 왜곡을 보정하는 과정이 필요합니다. 로봇의 위치를 추정하고 지도를 생성하는 핵심에는 **필터링(Filtering)** 및 **최적화(Optimization)** 알고리즘이 있습니다. **칼만 필터(Kalman Filter)**와 **확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)**는 센서 데이터를 이용하여 로봇의 상태(위치, 속도 등)를 추정하는 데 널리 사용되는 기법입니다. 최근에는 더 복잡하고 비선형적인 시스템에서도 높은 성능을 보이는 **입자 필터(Particle Filter)**나 **그래프 기반 최적화(Graph-based Optimization)** 기법들도 많이 연구되고 활용됩니다. 특히, **루프 클로저(Loop Closure)** 기술은 슬램 시스템의 정확도를 크게 향상시키는 중요한 기술입니다. 로봇이 이전에 방문했던 장소를 다시 방문했을 때, 이를 인식하여 지도상의 오류를 수정하고 전체적인 지도의 일관성을 높이는 기술입니다. 또한, 슬램 알고리즘의 효율성을 높이기 위한 **데이터 구조(Data Structures)** 및 **알고리즘 설계**도 중요합니다. 방대한 센서 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하며, 실시간으로 지도를 업데이트하고 로봇의 위치를 추정하기 위해서는 적절한 데이터 구조와 효율적인 알고리즘이 필수적입니다. **머신 러닝(Machine Learning)** 기술 또한 슬램 분야에 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 특히 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 특징점 추출, 환경 인식, 루프 클로저 감지 등의 성능을 향상시키려는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 결론적으로, 슬램 로봇은 스스로의 위치를 파악하고 동시에 환경 지도를 작성하는 자율성과 적응성을 갖춘 로봇 기술의 정수라고 할 수 있습니다. 다양한 센서 기술과 정교한 알고리즘의 결합을 통해 자율 주행 자동차, 가정용 로봇, 산업용 로봇 등 우리 생활과 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있으며, 앞으로도 관련 기술의 발전과 함께 더욱 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행할 것으로 기대됩니다. |
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