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市場調査レポート
商品コード
1415520
イメージング用途におけるSLAM技術の成長機会分析Growth Opportunity Analysis of SLAM Technology in Imaging Applications |
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| イメージング用途におけるSLAM技術の成長機会分析 |
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出版日: 2023年12月14日
発行: Frost & Sullivan
ページ情報: 英文 55 Pages
納期: 即日から翌営業日
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- 概要
- 目次
マッピング、測量、ロケーションベースのサービスとアプリケーションが業界を変革する
画像アプリケーションにおける同時定位マッピング（SLAM）技術は、センサー技術とソフトウェアアルゴリズムに依存しています。SLAMは、自動運転車、ロボット、ドローンなどの自律型システムが、同時に周囲の地図を作成し、ナビゲートし、効率的に操作し、その地図上で位置を推定することを可能にします。SLAMは、慣性計測ユニット、カメラシステム、LiDARを活用し、周辺環境のデータを収集します。センサーデータを解析することで、SLAMアルゴリズムは環境のマップを作成し、位置と向きのパラメーターを推定します。アルゴリズムは複雑で計算コストがかかるが、ここ数十年で大きく進歩しました。
SLAMは、ロボット、拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、自律走行車など、幅広い画像処理アプリケーションに不可欠な技術であり、市場は急速に拡大しています。都市計画者、建設管理者、測量士は、SLAMによって、大規模な景観の3D地図を簡単かつ望ましい精度で作成することができます。
本調査の内容
- イメージング・アプリケーションにおけるSLAM技術の概要
- 画像アプリケーションにおけるSLAMアルゴリズムの種類
- 画像処理アプリケーションにおけるSLAMアルゴリズムの比較分析
- SLAMベースのイメージングシステムにおけるセンサーフュージョンの影響と意義
- 医療画像、衛星、ロボット、AR/VRアプリケーションにおけるSLAM技術の影響分析
- 業界別SLAM技術の新たな使用事例
- 主な成長機会、ビジネスモデル、将来の方向性
目次
戦略的課題
- なぜ成長が難しくなっているのか？
- The Strategic Imperative 8（TM）
- 同時定位マッピング（SLAM）業界における上位3つの戦略的課題のインパクト
- 成長機会がGrowth Pipeline Engine（TM）
- 調査手法
- 成長環境
- 技術魅力度ダッシュボード
成長機会分析
- 分析範囲
- 画像アプリケーション向けSLAMアルゴリズムのセグメント化
- 成長促進要因
- 成長抑制要因
技術状況の評価
- イメージングアプリケーションにおけるSLAM技術の概要
- イメージング用途のSLAMアルゴリズムの種類
- 様々なSLAMアルゴリズムの利点と欠点
- イメージングアプリケーションにSLAMアルゴリズムを選択する際の考慮要素
- 画像処理アプリケーション用SLAMアルゴリズムの比較分析
- SLAMのためのセンサーフュージョン
- SLAM性能評価指標-準備、評価、テスト段階
- 特許調査の重点分野
- 資金調達案件と重点分野
業界別イメージング応用におけるSLAM技術のインパクト分析
- 衛星および医療画像アプリケーションにおけるSLAM技術のインパクト分析
- 新たな使用事例-人工衛星および医療用イメージングにおけるSLAM技術
- ロボットアプリケーション向けSLAM技術
- ロボット用途におけるSLAM技術のインパクト分析
- 新たな使用事例-ロボティクス向けSLAM技術
- AR/VRアプリケーションにおけるSLAM技術
- AR/VRアプリケーション向けSLAM技術のインパクト分析
- 新たな使用事例-AR/VR向けSLAM技術
- SLAM技術の地域動向とインパクト
- 主要利害関係者と新興新興企業の主な技術発展
- イメージングアプリケーションにおけるSLAM技術の様々なビジネスモデル
- SLAM研究開発の今後の方向性
成長機会ユニバース
- 成長機会1：マルチセンサーフュージョンSLAMシステム
- 成長機会2：自律型産業用ロボット
- 成長機会3：UAV
付録
- 技術成熟度レベル（TRL）：説明
次のステップ
- 次のステップ
- なぜフロストなのか、なぜ今なのか？
- 免責事項
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
- Growth Opportunity 2: Autonomous Industrial Robots
- Growth Opportunity 3: UAVs
Appendix
- Technology Readiness Levels (TRL): Explanation
Next Steps
- Your Next Steps
- Why Frost, Why Now?
- Legal Disclaimer
