| ■ 영문 제목 : Global Simultaneous Localization and Mapping Market Size Study & Forecast, by Type (EKF SLAM, Fast SLAM, Graph-Based SLAM), by Offering, by Application (Robotics, UAV, AR/VR) and Regional Forecasts 2025-2035 | |
 | ■ 상품코드 : BZW26MYK226 ■ 조사/발행회사 : Bizwit Research & Consulting ■ 발행일 : 2026년 4월 ■ 페이지수 : 285 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 3일) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 전자 |
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전 세계 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 시장은 2024년 약 6억 7천만 달러 규모로 평가되며, 2025년부터 2035년까지의 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 36.83%라는 견실한 성장세를 보이며 2035년에는 210억 9천만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 동시 위치 추정 및 매핑(SLAM)이란 자율 시스템이 미지의 환경에 대한 실시간 지도를 구축하는 동시에 그 안에서 자신의 위치를 추적하는 계산 과정을 의미합니다. 이 기술은 학술 연구실에서 실제 상용화 단계로 넘어가 자율 주행, 공간 지능, 기계 지각의 핵심 기반이 되었습니다. 로봇공학, 인공지능, 센서 융합, 엣지 컴퓨팅 분야의 급속한 발전이 시장의 성장 동력을 이끌고 있으며, 이러한 기술들은 서로 융합되어 SLAM을 실험적 활용 사례에서 확장 가능하고 수익을 창출하는 응용 분야로 발전시키고 있습니다.
자율 및 반자율 시스템의 도입이 가속화됨에 따라 산업 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 SLAM 프레임워크에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 창고를 이동하는 모바일 로봇부터 복잡한 지형을 매핑하는 드론, 물리적 공간에 디지털 콘텐츠를 매핑하는 AR/VR 기기에 이르기까지, 정밀성, 안정성, 반응성을 제공하기 위해 SLAM 알고리즘에 대한 의존도가 점점 더 높아지고 있습니다. 산업계가 자동화 및 몰입형 기술에 집중함에 따라, 대량의 공간 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 소프트웨어 중심 SLAM 알고리즘과 하드웨어 가속 솔루션 모두에 투자가 쏟아지고 있습니다. 동시에 시장은 라이다(LiDAR), 컴퓨터 비전, 딥러닝 기반 SLAM 분야의 혁신을 통해 새로운 기회 영역을 열어가고 있으나, 특히 2025~2035년 기간 동안 소규모 구축의 경우 높은 계산 비용과 통합 문제가 여전히 걸림돌로 작용하고 있습니다.
본 보고서에 포함된 세부 세그먼트 및 하위 세그먼트는 다음과 같습니다:
유형별:
• EKF SLAM
• Fast SLAM
• 그래프 기반 SLAM
• 기타
제공 형태별:
• 2D SLAM
• 3D SLAM
응용 분야별:
• 로봇공학
• 무인항공기(UAV)
• AR/VR
• 자동차
• 기타
지역별:
북미
• 미국
• 캐나다
유럽
• 영국
• 독일
• 프랑스
• 스페인
• 이탈리아
• 기타 유럽 국가들
아시아 태평양
• 중국
• 인도
• 일본
• 호주
• 한국
• 기타 아시아 태평양 국가들
라틴 아메리카
• 브라질
• 멕시코
중동 및 아프리카
• 아랍에미리트
• 사우디아라비아
• 남아프리카공화국
• 기타 중동 및 아프리카
응용 분야 중 로봇 공학 부문은 예측 기간 동안 전 세계 동시 위치 추정 및 매핑(SLAM) 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 로봇 공학 부문은 정밀한 항법 및 환경 인식이 필수적인 제조 현장, 물류 센터, 의료 시설 및 서비스 환경 전반에 걸친 광범위한 도입에 힘입어 성장하고 있습니다. 운영 효율성을 극대화하기 위해 자율 주행 로봇과 협동 로봇이 점점 더 많이 도입되고 있으며, SLAM은 이러한 기계들이 동적 환경에서 이동하고, 적응하며, 학습할 수 있도록 하는 기반 지능 역할을 합니다. 무인 항공기(UAV) 및 자동차 응용 분야가 주목할 만한 성장세를 보이고 있지만, 로봇 공학은 초기 도입 곡선과 확대되는 상업적 입지 덕분에 압도적인 위치를 유지할 것으로 보입니다.
매출 기여도 측면에서 볼 때, 3D SLAM은 현재 시장을 주도하며 전체 매출에서 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 실제 환경의 복잡성이 증가함에 따라 기업들은 평면 매핑을 넘어 더 풍부한 3차원 공간 이해로 나아가고 있습니다. 3D SLAM 솔루션은 깊이 인식과 공간적 정확성이 중요한 자율 주행, 첨단 로봇 공학, 몰입형 AR/VR 경험과 같은 분야에서 빠르게 채택되고 있습니다.
2D SLAM은 비용에 민감하고 비교적 단순한 사용 사례에서는 여전히 유효하지만, 센서, GPU 및 실시간 처리 아키텍처의 발전에 힘입어 시장의 매출 중심은 지속적으로 3D 솔루션으로 이동하고 있습니다.
글로벌 동시 위치 추정 및 매핑(SLAM) 시장은 지역별 차이가 뚜렷하며, 북미는 성숙한 로봇 공학 생태계, 자율 기술의 조기 도입, 주요 기술 개발사의 강력한 입지 덕분에 현재 선도적인 위치를 차지하고 있습니다. 유럽은 산업 자동화, 자동차 혁신, 연구 주도형 로봇 공학 이니셔티브에 대한 상당한 투자를 바탕으로 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 중국, 일본, 한국 등 여러 국가에서 추진되는 적극적인 자동화 전략, 확장되는 제조 기반, 스마트 로봇 공학 및 무인 항공기(UAV) 기술에 대한 투자 증가에 힘입어 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다. 한편, 라틴 아메리카와 중동 및 아프리카는 자율 시스템에 대한 인식과 인프라가 지속적으로 구축됨에 따라 점차 기회가 풍부한 지역으로 부상하고 있습니다.
본 보고서에 포함된 주요 시장 참여 기업은 다음과 같습니다:
• Google LLC
• Apple Inc.
• Microsoft Corporation
• Intel Corporation
• NVIDIA Corporation
• Bosch Group
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Amazon Web Services, Inc.
• Facebook Technologies (Meta Platforms, Inc.)
• 소니(Sony Corporation)
• ABB Ltd.
• 트림블(Trimble Inc.)
• 벨로다인 라이더(Velodyne Lidar, Inc.)
• DJI 테크놀로지(DJI Technology Co., Ltd.)
• 인텔 리얼센스(Intel RealSense)
글로벌 SLAM(동시 위치 추정 및 매핑) 시장 보고서 범위:
• 과거 데이터 – 2023년, 2024년
• 추정 기준 연도 – 2024년
• 예측 기간 – 2025-2035
• 보고서 범위 – 매출 예측, 기업 순위, 경쟁 구도, 성장 요인 및 동향
• 지역 범위 – 북미; 유럽; 아시아 태평양; 라틴 아메리카; 중동 및 아프리카
• 맞춤화 범위 – 구매 시 무료 보고서 맞춤화(최대 8시간의 애널리스트 업무 시간에 해당). 국가, 지역 및 세그먼트 범위 추가 또는 변경*
본 연구의 목적은 최근 몇 년간 다양한 세그먼트와 국가의 시장 규모를 정의하고 향후 몇 년간의 시장 가치를 예측하는 것입니다. 본 보고서는 정량적 엄밀성과 정성적 통찰력을 조화롭게 결합하여 동시 위치 파악 및 매핑(SLAM) 생태계에 대한 포괄적인 관점을 제공합니다. 본 보고서는 2025년부터 2035년 사이 시장 역학을 형성할 것으로 예상되는 핵심 성장 동인, 기술적 변화 및 도입 과제를 검토하는 동시에, 성장 잠재력이 높은 마이크로 시장을 집중 조명합니다. 또한, 경쟁 구도 분석을 통해 주요 기업들의 전략적 이니셔티브, 제품 혁신 및 포지셔닝을 해독하여, 이해관계자들이 장기적인 의사결정을 내릴 수 있도록 실행 가능한 정보를 제공합니다.
주요 내용:
• 2025년부터 2035년까지 10년간의 시장 규모 추정 및 전망.
• 각 시장 세그먼트별 글로벌 및 지역 차원의 연간 매출 분석.
• 주요 지역에 대한 국가별 평가를 포함한 심층적인 지리적 통찰.
• 주요 기업 및 그들의 전략적 발전 동향을 담은 경쟁 구도 프로파일링.
• 시장 구조, 수요 측면의 동인, 공급 측면의 동향에 대한 포괄적인 평가.
목차 제1장. 글로벌 동시 위치 추정 및 매핑(SLAM) 시장 보고서 범위 및 방법론 제2장. 요약 제3장. 글로벌 동시 위치 파악 및 매핑(SLAM) 시장 동인 분석 제4장. 글로벌 동시 위치 추정 및 매핑(SLAM) 산업 분석 제5장. 2025-2035년 유형별 글로벌 동시 위치 파악 및 매핑(SLAM) 시장 규모 및 전망 제8장. 2025–2035년 지역별 글로벌 SLAM(동시 위치 파악 및 매핑) 시장 규모 및 전망 제9장. 경쟁 정보 |
| ※참고 정보 동시 위치 추정 및 매핑(SLAM, Simultaneous Localization and Mapping)은 로봇이나 자율주행차와 같은 이동 체가 주어진 환경 내에서 자신의 위치를 추정하고 동시에 그 환경의 지도를 생성하는 기술이다. SLAM은 주로 센서 데이터를 활용하여 주변 환경을 인식하고, 이 정보를 바탕으로 현재 위치를 지속적으로 갱신한다. SLAM은 복잡한 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있기 때문에 자율주행 시스템, 로봇 기술, 증강 현실 등의 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. SLAM의 기본 개념은 이동체가 행동을 하면서 동시에 지도와 위치를 업데이트하는 것이다. 일반적으로 SLAM 알고리즘은 크게 두 가지 요소로 나뉘어진다. 첫 번째는 localization(위치 추정) 단계로, 현재 로봇의 위치와 방향을 추정하는 과정이다. 두 번째는 mapping(매핑) 단계로, 이동체가 탐색한 환경의 특성을 기반으로 지도를 생성하는 과정이다. 이 두 가지 과정은 동시에 진행되며 서로 영향을 미친다. SLAM 기술의 종류는 여러 가지가 있다. 대표적인 SLAM 기법으로는 EKF-SLAM(Extended Kalman Filter SLAM), FastSLAM, Graph-Based SLAM, ORB-SLAM 등이 있다. EKF-SLAM은 확장 칼만 필터를 기반으로 하며, 로봇의 상태와 환경의 특징을 동시에 추정하는 방법이다. FastSLAM은 입자 필터를 사용하여 문제를 해결하며, 여러 개의 가상의 입자를 통해 다양한 경로를 탐색한다. Graph-Based SLAM은 Graph 이론을 활용하여 위치와 맵 간의 관계를 해석하는 방법이며, ORB-SLAM은 특징점 기반의 방법으로, 비전 센서를 활용하여 고속으로 SLAM을 수행할 수 있도록 설계되었다. SLAM의 주요 응용 분야는 자율주행차, 드론, 로봇 공학, 증강 현실 등이다. 자율주행차에서는 도로의 형태와 장애물의 위치를 인식하고, 이를 기반으로 안전한 주행 경로를 계획하는 데 SLAM이 필수적이다. 드론은 비행 중에 실시간으로 환경을 스캔하고 정확한 위치를 파악하여 안정적인 비행을 할 수 있도록 한다. 로봇 공학에서는 산업용 로봇이 공장에서 자율적으로 작업을 수행하기 위해 SLAM 기술이 사용된다. 마지막으로, 증강 현실에서는 사용자의 위치를 정확하게 추적하여 가상 물체와 실제 세계의 조화로운 상호작용을 가능하게 한다. SLAM 기술은 많은 센서를 활용하여 환경을 인식한다. 주로 사용되는 센서로는 LiDAR(빛 감지 및 범위 측정), 카 메라, IMU(관성 측정 장치) 등이 있다. LiDAR는 레이저 빔을 사용하여 주변의 거리 정보를 수집하고, 카메라는 이미지를 통해 시각 정보를 제공한다. IMU는 가속도계와 자이로스코프를 사용하여 이동체의 자세 변화를 측정하는데 유용하다. 이러한 센서들은 각기 다른 정보를 제공하므로 이들을 조합하여 SLAM 성능을 향상시킬 수 있다. SLAM의 개선을 위한 연구는 계속 진행 중이다. 최근에는 딥러닝 기술을 활용하여 SLAM 성능을 높이는 방법도 연구되고 있다. 머신 러닝 및 인공지능 기술을 접목하여, 환경 인식의 정확성과 속도를 개선할 수 있는 가능성이 열리고 있다. 또한, 다중 로봇 시스템에서 협동적으로 SLAM을 수행하는 연구도 활발히 진행 중이다. 이처럼 SLAM은 다양한 기술과 융합하여 발전해 나가고 있으며, 미래의 자율 주행과 로봇 기술의 핵심 요소로 자리잡을 것으로 기대된다. SLAM의 도전 과제 중 하나는 복잡한 환경에서의 성능 저하이다. 예를 들어, 저조도 환경이나 텍스처가 부족한 공간에서는 SLAM 알고리즘의 정확성이 떨어질 수 있다. 또한, 대규모 환경에서는 처리 속도와 메모리 요구사항이 증가하여 실시간으로 작동하기 어려운 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 알고리즘적 접근과 하드웨어 기술이 개발되고 있다. 결론적으로, SLAM은 이동체의 위치 추정과 매핑을 동시에 수행하는 혁신적인 기술로 많은 산업 분야에서 중요성을 지니고 있다. 다양한 종류의 SLAM 알고리즘과 최신 기술의 발전을 통해 더욱 향상된 성능을 기대할 수 있으며, 앞으로도 여러 응용 분야에서의 활용이 더욱 확대될 것으로 보인다. SLAM 기술은 자율주행차, 드론, 로봇 공학 등 여러 분야의 혁신을 촉진하며, 우리의 생활을 변화시킬 중요한 기술로 남을 것이다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 동시 위치 추정 및 매핑 (SLAM) 시장 규모 및 전망 : 유형별 (EKF SLAM, Fast SLAM, 그래프 기반 SLAM), 제공 방식별, 응용 분야별 (로봇 공학, 무인 항공기 (UAV), 증강 현실 (AR)/가상 현실 (VR)) 및 2025-2035 지역별 전망] (코드 : BZW26MYK226) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 동시 위치 추정 및 매핑 (SLAM) 시장 규모 및 전망 : 유형별 (EKF SLAM, Fast SLAM, 그래프 기반 SLAM), 제공 방식별, 응용 분야별 (로봇 공학, 무인 항공기 (UAV), 증강 현실 (AR)/가상 현실 (VR)) 및 2025-2035 지역별 전망] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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