Growth Opportunity Analysis of SLAM Technology in Imaging Applications
상품코드:1415520
리서치사:Frost & Sullivan
발행일:2023년 12월
페이지 정보:영문 55 Pages
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한글목차
매핑, 측량, 위치 기반 서비스 및 애플리케이션이 산업을 변화시킬 것입니다.
이미지 용도의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술은 센서 기술과 소프트웨어 알고리즘에 의존하여 자율주행차, 로봇, 드론과 같은 자율 시스템이 동시에 주변 지도를 작성하고, 탐색하고, 효율적으로 조작하고, 지도상에서 위치를 추정할 수 있게 해줍니다. SLAM은 관성 측정 장치, 카메라 시스템, LiDAR를 활용하여 주변 환경의 데이터를 수집합니다. SLAM 알고리즘은 센서 데이터를 분석하여 환경 지도를 작성하고 위치 및 방향 파라미터를 추정합니다. 이 알고리즘은 복잡하고 계산 비용이 많이 들지만 최근 수십년동안 크게 발전했습니다.
SLAM은 로봇, 증강현실(AR), 가상현실(VR), 자율주행차 등 다양한 영상 처리 용도에 필수적인 기술로, 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. 도시 계획가, 건설 관리자 및 측량사는 SLAM을 통해 대규모 경관의 3D 지도를 쉽고 원하는 정확도로 제작할 수 있습니다.
본 조사의 내용
이미징 용도에서의 SLAM 기술 개요
영상 용도에서의 SLAM 알고리즘의 유형
영상처리 용도에서의 SLAM 알고리즘 비교 분석
SLAM 기반 이미징 시스템에서 센서 융합의 영향과 의의
의료영상, 위성, 로봇, AR/VR 용도에서 SLAM 기술의 영향력 분석
산업별 SLAM 기술의 새로운 활용 사례
주요 성장 기회, 비즈니스 모델 및 미래 방향성
목차
전략적 과제
왜 성장이 어려워지고 있는가?
The Strategic Imperative 8(TM)
동시정위 지도제작(SLAM) 업계에 대한 상위 3개 전략적 과제의 영향
성장 기회가 Growth Pipeline Engine(TM)
조사 방법
성장 환경
기술 매력 대시보드
성장 기회 분석
분석 범위
영상 용도용 SLAM 알고리즘 세분화
성장 촉진요인
성장 억제요인
기술 상황 평가
이미징 용도 SLAM 기술 개요
이미징 용도 SLAM 알고리즘의 유형
다양한 SLAM 알고리즘의 장단점
이미징 용도에 SLAM 알고리즘을 선택할 때의 고려 요소
영상 처리 용도 용SLAM 알고리즘 비교 분석
SLAM을 위한 센서 퓨전
SLAM 성능 평가 지표 - 준비, 평가, 테스트 단계
특허 연구 중점 분야
펀딩 거래 및 중점 분야
다양한 산업 분야의 이미징 애플리케이션을 위한 SLAM 기술의 영향 분석
위성 및 의료 영상 애플리케이션을 위한 SLAM 기술의 영향 분석
새로운 사용 사례 - 위성 및 의료 영상용 SLAM 기술
로보틱스 애플리케이션을 위한 SLAM 기술
로보틱스 애플리케이션을 위한 SLAM 기술의 영향 분석
새로운 사용 사례 - 로봇 공학용 SLAM 기술
AR/VR 애플리케이션을 위한 SLAM 기술
AR/VR 애플리케이션을 위한 SLAM 기술의 영향 분석
새로운 사용 사례 - AR/VR을 위한 SLAM 기술
SLAM 기술의 지역별 동향 및 영향
주요 이해관계자 및 신생 스타트업의 주요 기술 개발 현황
이미징 애플리케이션에서 SLAM 기술의 다양한 비즈니스 모델
SLAM R&D의 미래 방향
성장 기회
성장 기회 1 : 멀티센서 퓨전 SLAM 시스템
성장 기회 2 : 자율 산업용 로봇
성장 기회 3 : UAV
부록
기술 성숙도(TRL) : 설명
다음 단계
다음 단계
왜 Frost인가? 왜 지금인가?
면책사항
LSH
영문 목차
영문목차
Mapping, Surveying, and Location-based Services and Applications are Transforming the Industry
Simultaneous localization and mapping (SLAM) technology in imaging applications is relying on sensor technologies and software algorithms. SLAM allows autonomous systems such as self-driving cars, robots, and drones to simultaneously build a map of their surroundings, navigate, operate effectively, and estimate their position on that map. It leverages inertial measurement units, camera systems, and LiDAR to collect data in the surrounding environments. By analyzing the sensor data, SLAM algorithms create a map of the environment and estimate position and orientation parameters. Algorithms are complex and computationally expensive, but they have advanced significantly in the last few decades.
SLAM is vital technology for a wide range of imaging applications in robots, augmented reality (AR), virtual reality (VR), and autonomous vehicles, and the market is expanding quickly. Urban planners, construction managers, and surveyors can create 3D maps of large-scale landscapes with ease and with desired accuracy through SLAM.
This study includes:
An overview of SLAM technology in imaging applications
Types of SLAM algorithms for imaging application
A comparative analysis of SLAM algorithms for imaging applications
The impact and significance of sensor fusion in SLAM-based imaging systems
An impact analysis of SLAM technology in medical imaging, satellite, robotics, and AR/VR applications
Emerging use cases of SLAM technology across industry verticals
Key growth opportunities, business models, and future directions
Table of Contents
Strategic Imperatives
Why Is It Increasingly Difficult to Grow?
The Strategic Imperative 8™
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Industry
Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
Research Methodology
Growth Environment
Technology Attractiveness Dashboard
Growth Opportunity Analysis
Scope of Analysis
Segmentation of SLAM Algorithms for Imaging Applications
Growth Drivers
Growth Restraints
Technology Landscape Assessment
Overview of SLAM Technology in Imaging Applications
Types of SLAM Algorithms for Imaging Applications
Advantages and Disadvantages of Various SLAM Algorithms
Factors to Consider When Choosing a SLAM Algorithm for an Imaging Application
Comparative Analysis of SLAM Algorithms for Imaging Applications
Sensor Fusion for SLAM
SLAM Performance Metrics-Preparation, Evaluation, and Testing Phases
Patent Research Focus Areas
Funding Deals and Focus Areas
Impact Analysis of SLAM Technology for Imaging Application Across Industry Verticals
Impact Analysis of SLAM Technology for Satellite and Medical Imaging Applications
Emerging Use Cases-SLAM Technology for Satellite and Medical Imaging
SLAM Technology for Robotics Applications
Impact Analysis of SLAM Technology for Robotics Applications
Emerging Use Cases-SLAM Technology for Robotics
SLAM Technology for AR/VR Applications
Impact Analysis of SLAM Technology for AR/VR Applications
Emerging Use Cases-SLAM Technology for AR/VR
Regional Trends and Impact of SLAM Technology
Key Technology Developments of Major Stakeholders and Emerging Start-ups
Various Business Models for SLAM Technology in Imaging Applications
Future Directions of SLAM R&D
Growth Opportunity Universe
Growth Opportunity 1: Multisensor Fusion SLAM Systems
