| ■ 영문 제목 : Global Inertial Measurement Units (IMU) for Autonomous Vehicles Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2410G5355 ■ 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 : 자동차＆수송 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU)은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU)은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU)의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : MEMS 자이로스코프 기반 IMU, FOG 기반 IMU, RLG 기반 IMU) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 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 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 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 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 기술의 발전, 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 신규 진입자, 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 신규 투자, 그리고 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU)의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 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 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 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, 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 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 ***
MEMS 자이로스코프 기반 IMU, FOG 기반 IMU, RLG 기반 IMU
*** 용도별 세분화 ***
승용차, 상용차
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.
Bosch、Continental、Honeywell、Murata Manufacturing、Texas Instruments、ZF Friedrichshafen
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU)은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장분석 ■ 지역별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU)에 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 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Bosch、Continental、Honeywell、Murata Manufacturing、Texas Instruments、ZF Friedrichshafen – Bosch – Continental – Honeywell ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 이미지 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 시장 점유율 기업별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 시장 점유율 2023 기업별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 시장 2023 기업별 글로벌 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 시장 점유율 2023 미주 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 (2019-2024) 미주 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 (2019-2024) 유럽 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 (2019-2024) 유럽 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 (2019-2024) 미국 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 캐나다 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 멕시코 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 브라질 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 중국 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 일본 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 한국 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 인도 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 호주 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 독일 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 프랑스 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 영국 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 러시아 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 이집트 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 터키 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장규모 (2019-2024) 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU)의 제조 원가 구조 분석 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU)의 제조 공정 분석 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU)의 산업 체인 구조 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU)의 유통 채널 글로벌 지역별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 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 자율주행차량에서 관성 측정 장치(IMU: Inertial Measurement Units)는 차량의 움직임과 방향을 실시간으로 감지하는 핵심 센서로서, 주변 환경에 대한 절대적인 위치 정보를 직접적으로 제공하는 GPS와는 달리 차량 자체의 동적인 변화를 정밀하게 측정하는 데 특화되어 있습니다. IMU는 가속도계(Accelerometer)와 자이로스코프(Gyrscope)를 기본적으로 포함하며, 일부 고급 IMU에는 지자기 센서(Magnetometer)까지 통합되어 차량의 자세(Orientation) 및 각속도(Angular Velocity) 정보를 더욱 풍부하게 제공합니다. 이러한 IMU 센서들은 고도의 정밀성을 요구하며, 차량이 전진, 후진, 좌회전, 우회전, 상승, 하강 등 다양한 운동 상태에 놓일 때 발생하는 모든 종류의 관성 가속도와 회전 속도를 측정하여 디지털 신호로 변환합니다. IMU의 가장 큰 특징 중 하나는 외부 환경의 변화나 가시성 문제에 영향을 받지 않는다는 점입니다. 예를 들어, 터널 내부나 악천후 속에서 GPS 신호가 불안정해지거나 차단될 경우, IMU는 이러한 제약 조건 없이 차량의 움직임을 계속해서 추적할 수 있습니다. 이는 자율주행 시스템이 극한의 환경에서도 안정적이고 연속적인 운행을 유지하는 데 필수적인 요소입니다. 또한, IMU는 매우 빠른 속도로 데이터를 생성할 수 있어 차량의 급격한 움직임이나 빠른 속도 변화도 놓치지 않고 포착할 수 있습니다. 이러한 높은 샘플링 속도는 동적인 상황에서의 정밀한 제어를 가능하게 합니다. IMU의 종류는 크게 MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems) IMU와 광섬유 자이로스코프(FOG: Fiber Optic Gyroscope) 기반 IMU로 나눌 수 있습니다. MEMS IMU는 실리콘 기반의 미세한 기계 부품을 이용하여 관성력을 감지하는 방식으로, 비교적 저렴하고 소형화가 용이하여 자율주행차량에 광범위하게 사용됩니다. 하지만 정밀도 측면에서는 고급 사양의 IMU에 비해 상대적으로 낮을 수 있습니다. 반면, FOG 기반 IMU는 빛의 간섭 현상을 이용하여 회전 속도를 측정하는 방식으로, 매우 높은 정밀도와 안정성을 자랑하지만, 가격이 비싸고 크기가 크다는 단점이 있습니다. 따라서 자율주행차량에서는 비용, 성능, 요구되는 정밀도 등을 고려하여 MEMS IMU를 주로 사용하며, 특정 고성능 차량이나 안전 필수 시스템에는 더 정밀한 IMU를 적용하기도 합니다. 자율주행차량에서 IMU의 주요 용도는 다음과 같습니다. 첫째, 차량의 위치 및 자세 추정입니다. IMU는 가속도계로부터 얻은 선형 가속도 정보를 적분하여 속도를 계산하고, 이를 다시 적분하여 위치 변화를 추정할 수 있습니다. 또한, 자이로스코프의 회전 속도 정보를 적분하여 차량의 각도 변화를 추적합니다. 이러한 IMU의 자체 측정값만을 이용한 위치 추정은 시간이 지남에 따라 오차가 누적되는 드리프트(Drift) 현상이 발생하기 때문에 단독으로 사용되기보다는 다른 센서와 융합하여 사용됩니다. 둘째, 센서 융합의 핵심적인 역할입니다. GPS, 카메라, LiDAR, 레이더 등 다양한 센서로부터 얻은 정보를 통합하고 보정하는 데 IMU가 매우 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, GPS 신호가 약한 구간에서는 IMU의 위치 추정 정보를 활용하여 차량의 경로를 보간하고, 카메라나 LiDAR의 측정 데이터를 차량의 움직임에 맞춰 정확하게 정렬하는 데에도 IMU의 정보가 활용됩니다. 또한, 차량의 급격한 움직임으로 인해 카메라나 LiDAR의 시야가 흔들릴 때 IMU는 이러한 흔들림을 측정하여 영상 및 포인트 클라우드 데이터를 보정함으로써 더욱 정확한 환경 인식을 가능하게 합니다. 셋째, 차량의 동적 상태 파악입니다. IMU는 차량의 가속도, 감속도, 횡가속도 등 차량의 모든 운동 상태를 실시간으로 파악하여 차량 제어 시스템에 전달합니다. 이는 차량의 안정성을 유지하고, 급격한 조작 시 발생하는 과도한 움직임을 제어하며, 회전 시 차량의 거동을 예측하고 제어하는 데 필수적입니다. 자율주행차량의 IMU와 관련된 핵심 기술로는 센서 융합(Sensor Fusion)과 필터링(Filtering) 기법이 있습니다. 센서 융합은 IMU뿐만 아니라 GPS, 카메라, LiDAR 등 다양한 센서의 데이터를 종합적으로 활용하여 각 센서의 장점을 취하고 단점을 보완함으로써 차량의 위치, 속도, 자세에 대한 보다 정확하고 강건한 추정치를 얻는 기술입니다. 이를 위해 칼만 필터(Kalman Filter)나 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF), 무취 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)와 같은 상태 추정 알고리즘이 널리 사용됩니다. 이러한 필터들은 IMU의 드리프트 오차를 보정하고, GPS 신호의 잡음이나 지연을 줄이며, 다른 센서의 측정값을 효과적으로 통합하는 역할을 합니다. 특히, 드리프트 현상은 IMU 자체의 물리적인 한계로 인해 시간이 지남에 따라 오차가 누적되는 현상인데, 이는 IMU의 측정값을 단순히 적분하는 것만으로는 해결할 수 없으므로, GPS나 다른 절대적인 위치 센서의 정보를 주기적으로 활용하여 IMU의 드리프트 오차를 보정하는 과정을 거칩니다. 또한, IMU 자체의 성능 향상도 중요한 기술 개발 분야입니다. 기존의 MEMS IMU보다 더 높은 정밀도를 가지면서도 비용 효율적인 새로운 IMU 기술들이 개발되고 있습니다. 예를 들어, 광학 기반의 IMU 기술이나 양자 IMU 기술은 기존 MEMS IMU의 한계를 뛰어넘는 잠재력을 가지고 있으며, 이는 장기적으로 자율주행차량의 안전성과 신뢰성을 더욱 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. IMU의 데이터 처리 속도와 효율성 또한 중요한데, 실시간으로 발생하는 방대한 양의 IMU 데이터를 빠르고 정확하게 처리하기 위한 임베디드 시스템 설계 및 알고리즘 최적화 기술도 함께 발전하고 있습니다. 결론적으로, IMU는 자율주행차량의 눈과 귀가 되어 차량의 움직임을 끊임없이 감지하고, 다른 센서들과의 유기적인 협력을 통해 차량의 정확한 위치와 자세를 파악하며, 궁극적으로 안전하고 효율적인 주행을 가능하게 하는 필수 불가결한 센서라고 할 수 있습니다. 외부 환경의 제약 없이 차량의 동적 정보를 제공하는 IMU의 능력과 센서 융합 및 필터링 기술의 발전은 자율주행 기술의 발전에 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 앞으로도 IMU 기술의 지속적인 발전은 자율주행차량의 성능 향상에 크게 기여할 것입니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 자율주행차용 관성 측정 장치 (IMU) 시장 2024-2030] (코드 : LPI2410G5355) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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