| ■ 영문 제목 : Global SLAM Robots Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2406C9369 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 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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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 슬램 로봇 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 슬램 로봇 산업 체인 동향 개요, 병원 및 의료, 제조, 물류 및 창고, 군사, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 슬램 로봇의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 슬램 로봇 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 슬램 로봇 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 슬램 로봇 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 슬램 로봇 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 산업용 로봇, 서비스 로봇)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 슬램 로봇 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 슬램 로봇 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 슬램 로봇 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 슬램 로봇에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 슬램 로봇 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 슬램 로봇에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (병원 및 의료, 제조, 물류 및 창고, 군사, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 슬램 로봇과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 슬램 로봇 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 슬램 로봇 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
슬램 로봇 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 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
주요 대상 기업
– Swisslog (KUKA), Omron Adept, Clearpath Robotics, Vecna, Mobile Industrial Robots, SMP Robotics, Aethon, Locus Robotics, Fetch Robotics, Hi-Tech Robotic Systemz, Amazon Robotics
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 슬램 로봇 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 슬램 로봇의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 슬램 로봇의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 슬램 로봇 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 슬램 로봇 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 슬램 로봇 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 슬램 로봇의 산업 체인.
– 슬램 로봇 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
※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■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Swisslog (KUKA) Omron Adept Clearpath Robotics ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 슬램 로봇 이미지 - 종류별 세계의 슬램 로봇 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 슬램 로봇 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 슬램 로봇 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 슬램 로봇 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 슬램 로봇 판매량 (2019-2030) - 세계의 슬램 로봇 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 슬램 로봇 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 슬램 로봇 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 지역별 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 북미 슬램 로봇 소비 금액 - 유럽 슬램 로봇 소비 금액 - 아시아 태평양 슬램 로봇 소비 금액 - 남미 슬램 로봇 소비 금액 - 중동 및 아프리카 슬램 로봇 소비 금액 - 세계의 종류별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 슬램 로봇 평균 가격 - 세계의 용도별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 슬램 로봇 평균 가격 - 북미 슬램 로봇 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 슬램 로봇 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 슬램 로봇 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 슬램 로봇 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 유럽 슬램 로봇 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 슬램 로봇 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 슬램 로봇 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 슬램 로봇 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 영국 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 러시아 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 슬램 로봇 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 슬램 로봇 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 슬램 로봇 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 슬램 로봇 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 일본 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 한국 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 인도 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 호주 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 남미 슬램 로봇 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 슬램 로봇 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 슬램 로봇 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 슬램 로봇 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 슬램 로봇 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 슬램 로봇 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 슬램 로봇 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 슬램 로봇 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 이집트 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 슬램 로봇 시장 성장 요인 - 슬램 로봇 시장 제약 요인 - 슬램 로봇 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 슬램 로봇의 제조 비용 구조 분석 - 슬램 로봇의 제조 공정 분석 - 슬램 로봇 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※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(SLAM) 로봇의 개념 슬램(SLAM, Simultaneous Localization and Mapping)은 '동시적 위치 추정 및 지도 작성'의 약자로, 로봇이 스스로의 위치를 실시간으로 파악하면서 주변 환경에 대한 지도를 동시에 만들어가는 기술을 의미합니다. 외부의 도움 없이 미지의 환경에 처음 들어섰을 때, 로봇은 자신이 어디에 있는지 전혀 알지 못합니다. 하지만 슬램 기술을 활용하면, 센서를 통해 얻은 정보들을 바탕으로 자신이 움직이는 경로를 추적하고, 동시에 주변의 벽, 장애물, 문 등 특징적인 요소들을 인식하여 지도에 기록할 수 있습니다. 이 과정에서 로봇은 지도 상의 자신의 위치를 업데이트하며, 이를 통해 더욱 정확한 탐색과 이동이 가능해집니다. 슬램 기술의 핵심은 로봇의 움직임과 센서 데이터 간의 불확실성을 효과적으로 관리하는 데 있습니다. 로봇이 움직일 때마다 오차가 누적되어 실제 위치와 추정 위치 간의 차이가 발생할 수 있으며, 센서 데이터 역시 노이즈나 측정 오류를 포함할 수 있습니다. 슬램 알고리즘은 이러한 불확실성을 확률적으로 모델링하고, 이를 기반으로 최적의 로봇 위치와 지도 상태를 추정합니다. 마치 사람이 낯선 곳을 처음 탐험할 때, 자신의 발걸음을 세고 주변의 특징적인 건물이나 지형을 기억하여 대략적인 위치를 파악하는 것과 유사하다고 볼 수 있습니다. 슬램 로봇의 가장 두드러진 특징은 **자율성**입니다. 기존의 로봇들은 미리 구축된 지도나 외부 측위 시스템(GPS 등)에 의존해야만 정확한 위치 파악이 가능했습니다. 하지만 슬램 로봇은 이러한 외부 의존성 없이 스스로 환경을 탐색하고 이해하며 움직일 수 있다는 점에서 혁신적입니다. 이는 GPS 신호가 닿지 않는 실내, 지하 공간, 수중 또는 우주와 같은 극한 환경에서도 로봇이 임무를 수행할 수 있게 하는 기반이 됩니다. 또한, 실시간으로 지도를 업데이트하기 때문에 동적으로 변화하는 환경에서도 유연하게 대처할 수 있습니다. 예를 들어, 가구가 재배치되거나 새로운 장애물이 나타나더라도 로봇은 이를 지도에 반영하여 안전하게 경로를 수정할 수 있습니다. 슬램 기술은 사용되는 센서의 종류에 따라 크게 몇 가지로 분류할 수 있습니다. 가장 기본적인 센서로는 **라이더(LiDAR, Light Detection and Ranging)**가 있습니다. 라이더는 레이저 빔을 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 주변 환경까지의 거리를 정밀하게 파악합니다. 이를 통해 3차원 포인트 클라우드(point cloud) 형태의 상세한 환경 지도를 구축할 수 있으며, 슬램 알고리즘은 이 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 자신의 위치를 추정하고 지도를 업데이트합니다. 라이더는 비교적 정확하고 넓은 범위의 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있지만, 가격이 비싸다는 단점이 있습니다. **카메라(Vision Sensor)**를 활용하는 **비주얼 슬램(Visual SLAM)**도 널리 사용됩니다. 카메라는 주변 환경의 시각적 특징점(모서리, 코너 등)을 추출하고, 연속적인 프레임에서 이러한 특징점들의 변화를 추적하여 로봇의 움직임을 파악합니다. 비주얼 슬램은 저렴하고 다양한 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있지만, 조명 변화나 특징이 부족한 환경에서는 성능이 저하될 수 있습니다. 최근에는 단일 카메라뿐만 아니라 스테레오 카메라(두 대의 카메라)나 RGB-D 카메라(색상 정보와 깊이 정보를 동시에 제공하는 카메라)를 사용하여 더욱 정밀한 3차원 정보를 얻는 방식도 발전하고 있습니다. 이 외에도 관성 측정 장치(IMU, Inertial Measurement Unit)와 같은 센서를 함께 사용하여 센서 데이터의 단점을 보완하고 추정의 정확도를 높이는 **센서 융합 슬램(Sensor Fusion SLAM)** 방식도 많이 활용됩니다. IMU는 로봇의 가속도와 각속도를 측정하여 단기적인 움직임을 파악하는 데 유용하지만, 시간이 지남에 따라 오차가 누적되는 경향이 있습니다. 따라서 라이더나 카메라와 같은 다른 센서와 IMU 데이터를 융합하여 각 센서의 장점을 살리고 단점을 보완함으로써 더욱 강건하고 정확한 슬램 성능을 구현할 수 있습니다. 슬램 로봇의 용도는 매우 다양하며, 여러 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. **자율주행 자동차**는 슬램 기술을 통해 실시간으로 도로 상황을 파악하고 자신의 위치를 정확히 인지하며 안전하게 주행합니다. 복잡한 도심 환경이나 GPS 신호가 불안정한 터널 등에서도 능동적으로 대처할 수 있게 하는 핵심 기술입니다. **물류 및 창고 자동화** 분야에서는 자율 이동 로봇(AMR, Autonomous Mobile Robot)이 슬램 기술을 활용하여 창고 내의 물건을 자동으로 운반하고 배치합니다. 미리 지도화되지 않은 새로운 창고나 레이아웃 변경이 잦은 환경에서도 로봇이 스스로 길을 찾아 임무를 수행할 수 있습니다. **로봇 청소기** 역시 슬램 기술을 적용하여 집안의 구조를 파악하고 효율적인 청소 경로를 계획합니다. 이전에 청소했던 구역과 아직 청소하지 않은 구역을 기억하며 구석구석 빠짐없이 청소할 수 있습니다. **드론(무인 항공기)** 또한 슬램 기술을 이용하여 실내 또는 GPS 음영 지역에서 정밀한 위치 제어와 주변 환경 정보를 획득합니다. 이를 통해 건축물 검사, 재난 현장 탐색, 농업 분야에서의 활용 등 다양한 임무를 수행할 수 있습니다. **가상현실(VR) 및 증강현실(AR)** 분야에서도 슬램 기술은 중요한 역할을 합니다. 사용자의 움직임을 실시간으로 추적하고 가상의 객체를 현실 세계에 정확하게 배치하기 위해서는 주변 환경에 대한 정확한 이해와 위치 추정이 필수적이며, 이를 위해 슬램 기술이 활용됩니다. 슬램 기술의 발전을 이끄는 관련 기술들은 다양합니다. 첫째, **컴퓨터 비전(Computer Vision)** 기술은 카메라 센서로부터 얻은 영상 정보를 처리하고 분석하여 특징점을 추출하고 객체를 인식하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특징점 추출, 매칭, 객체 인식, 세그멘테이션 등 다양한 컴퓨터 비전 기법들이 슬램 알고리즘과 결합됩니다. 둘째, **필터링 기법(Filtering Techniques)**, 특히 **칼만 필터(Kalman Filter)**와 그 확장형인 **확장 칼만 필터(EKF, Extended Kalman Filter)** 및 **무향 칼만 필터(UKF, Unscented Kalman Filter)**는 로봇의 상태(위치, 자세, 속도 등)와 지도 정보의 불확실성을 관리하는 데 필수적입니다. 이러한 필터들은 센서 데이터를 바탕으로 확률적으로 최적의 상태를 추정하고 예측합니다. 셋째, **최적화 기법(Optimization Techniques)**, 특히 **그래프 기반 슬램(Graph-SLAM)**과 **비선형 최소 제곱법(Non-linear Least Squares)**은 슬램 과정에서 발생하는 누적 오차를 보정하고 전반적인 지도의 일관성을 높이는 데 사용됩니다. 로봇의 움직임과 센서 측정치를 그래프 형태로 표현하고, 이 그래프의 에너지를 최소화하는 방식으로 최적의 경로와 지도를 찾아냅니다. 넷째, **머신러닝(Machine Learning)**, 특히 **심층 학습(Deep Learning)** 기술의 발전은 슬램 성능 향상에 크게 기여하고 있습니다. 심층 신경망을 이용하여 특징점 추출의 정확도를 높이거나, 복잡한 환경에서의 센서 데이터 해석 능력을 향상시키고, 심지어는 end-to-end 방식의 슬램 알고리즘을 개발하는 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 예를 들어, 학습된 신경망을 통해 직접적으로 카메라 영상으로부터 로봇의 위치를 추정하거나, 장면에 대한 이해도를 높여 더욱 강건한 슬램을 구현할 수 있습니다. 결론적으로 슬램 기술은 로봇이 스스로를 인지하고 주변 환경을 이해하며 자유롭게 탐색하고 활동할 수 있게 하는 핵심적인 자율 기술입니다. 이러한 능력은 자율주행차, 물류 로봇, 탐사 로봇 등 다양한 분야에서 로봇의 활용 범위를 혁신적으로 확장시키고 있으며, 컴퓨터 비전, 필터링, 최적화, 그리고 최근에는 머신러닝 기술과의 융합을 통해 더욱 발전해나가고 있습니다. 미래 사회에서 슬램 로봇은 우리의 삶 곳곳에 깊숙이 관여하며 더욱 편리하고 효율적인 환경을 만들어갈 것으로 기대됩니다. |
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