Markt für SLAM Technologie: Größe, Marktanteil & Prognose 2034

Der Markt für Slam-Technologie hatte 2025 ein Volumen von 448,61 Millionen US-Dollar und wird Prognosen zufolge bis 2034 auf 10.960,26 Millionen US-Dollar anwachsen; dies entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 42,63 % zwischen 2026 und 2034. Zu den wichtigsten Wachstumsfaktoren zählen die Autonomie von Robotersystemen, LiDAR-basierte Kartierung, UAV-Navigation, räumliche Verankerung in AR/VR-Systemen sowie Fahrzeugerkennungssysteme, die auf eine kontinuierliche Lokalisierung unter GPS-schwierigen Bedingungen angewiesen sind.

In Nordamerika wird ein Anstieg der Akzeptanz mit einer prognostizierten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 40–44 % erwartet. Gründe hierfür sind die Entwicklung der Roboterautomatisierung in Lagerhallen, militärische Robotik-Experimente und der Einsatz von Augmented Reality (AR) in Unternehmen. Zu den Schlüsselfaktoren für die Größe des Slam-Technologiemarktes zählen Investitionen in autonome mobile Roboter, industrielle digitale Zwillinge und Kartierungswerkzeuge. Diese reduzieren die Abhängigkeit von der bestehenden Infrastruktur und gewährleisten gleichzeitig eine bessere Navigationsleistung.

SLAM-Technologie-Marktanalyse und Einblicke

Der Markt für SLAM-Technologie hat sich von Lokalisierungsalgorithmen für Forschungszwecke zu Wahrnehmungssystemen entwickelt, die Sensoren wie LiDAR, Kameras, IMUs und Edge-Computing mit cloudbasierter Kartenverwaltung integrieren. Die Produktionstrends verändern sich aufgrund der geringen Größe der Sensoren und der gesunkenen Rechenkosten, wodurch SLAM-Funktionalitäten in kleinen mobilen Robotern, Handscannern, Drohnen und AR-Technologien möglich werden. Die Anbieter differenzieren sich zunehmend durch Softwareeffizienz, Kartenstabilität, Flottenintegration und Bereitstellungsdienste anstatt durch individuelle Hardware-Spezifikationen.

Die Marktentwicklung wird in Regionen, in denen Investitionen in Automatisierung und digitale Infrastruktur mit Sicherheits- und Arbeitseffizienzaspekten einhergehen, besonders stark ausfallen. Nordamerika und der asiatisch-pazifische Raum bleiben bevorzugte Märkte für die Vermarktung des Produkts, während Europa von der intelligenten Fertigungs- und Bauindustrie profitieren wird.

SLAM-Technologie-Marktbericht – Umfang

SLAM-Technologie-Marktanalyse

Das Wachstum des SLAM-Technologiemarktes wird durch den Bedarf an Lokalisierung von Geräten ohne GPS, integrierte Beacons oder statische Kartendaten angetrieben. Die Nachfrage steigt in Lagerhallen, Krankenhäusern, Bergwerken, auf Baustellen und bei städtischen Infrastrukturprojekten, wo Roboter und Scanner in sich verändernden Umgebungen funktionieren müssen. LiDAR SLAM ist von großer Bedeutung, da die Forschung bis 2025 besonderen Wert auf ressourcenschonende Lösungen, Sensorfusion, Multi-Robotik-Systeme und Deep Learning als zentrale Entwicklungsrichtungen legt.

Das Ökosystem besteht aus Algorithmenentwicklern, Roboterherstellern, LiDAR-Anbietern, Softwareentwicklern, Cloud-Diensten und Systemintegratoren. Die Angebotslandschaft verbessert sich stetig, da Solid-State-LiDAR, GPUs und offene Navigationsalgorithmen die Implementierungshürden minimieren. Kunden werden die Kosten jedoch anhand der Kartierungsqualität, der Driftkorrektur, der Auswirkungen auf den Akku, der Cybersicherheit und der Fähigkeit zur Erstellung persistenter Karten über mehrere Betriebszyklen hinweg bewerten.

Der Marktbericht zur SLAM-Technologie zeigt einen stark fragmentierten, aber dennoch strategisch aktiven Markt. GeoSLAM Ltd. und NavVis GmbH bieten Produkte zur Realitätserfassung an, Clearpath Robotics Inc. und KUKA AG integrieren Navigationsintelligenz in autonome mobile Fahrzeuge (AMRs), Google LLC steuert räumliches Rechnen und Kartierungssoftware bei und GESTALT Robotics GmbH entwickelt wahrnehmungsbasierte industrielle Automatisierungslösungen. Dieses Umfeld begünstigt die Zusammenarbeit zwischen Hardware- und Softwareanbietern.

Es zeichnet sich ein Wandel hin zu investierbarer Autonomie ab, nicht nur zu Laborleistung. Kunden bevorzugen Anbieter, die Lokalisierung, Hinderniserkennung, Flottenmanagement und Workflow-Integration integrieren können. Aethon, Inc. ist relevant für die Logistik im Gesundheitswesen, Dibotics SAS für die 3D-Wahrnehmung, Morpho, Inc. für japanische Technologie-Ökosysteme und Wikitude GmbH für die räumliche AR-Verankerung. Der Wettbewerb wird daher durch Anwendungsspezifität, Sensorunabhängigkeit und Wiederholbarkeit im praktischen Einsatz definiert.

SLAM-Technologie-Markt: Strategische Einblicke

Regionale Einblicke

Markt für Slam-Technologie in Nordamerika

Nordamerika erreichte 2025 einen Marktanteil von 38–42 % und wird voraussichtlich im Zeitraum 2026–2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 40–44 % wachsen. Der Marktanteil der Slam-Technologie wird durch großflächige Lagerautomatisierung, Verteidigungsrobotik, Software für autonome Fahrzeuge und AR-Entwickler-Ökosysteme gestützt. Die regionale Nachfrage spiegelt zudem starke Forschungsnetzwerke im Bereich Robotik und Investitionen in industrielle digitale Zwillinge wider.

Die Beschaffung ist zunehmend an messbare Navigationszuverlässigkeit, Arbeitssicherheit und die Integration in bestehende Unternehmenssysteme gekoppelt. Unternehmen, die autonome mobile Roboter einsetzen, priorisieren SLAM-Systeme, die Routenausfallzeiten minimieren und Infrastrukturnachrüstungen reduzieren. Die Region profitiert zudem von einer hohen Cloud-Nutzung, einem starken Zugang zu Halbleitern und der Bereitschaft der Kunden, fortschrittliche Kartierungslösungen in den Bereichen Logistik, Gesundheitswesen, Bauwesen und öffentliche Sicherheit zu erproben.

US-Markt für Slam-Technologie

Im Jahr 2025 hielten die USA 78–82 % des nordamerikanischen Marktes und werden zwischen 2026 und 2034 ein jährliches Wachstum von 40–44 % verzeichnen. Die Treiber werden in Bereichen wie autonomes Materialhandling, Robotertests für die Zustellung auf der letzten Meile, Verteidigungsmodernisierungen und AR-Anwendungen eingesetzt, die stabile räumliche Referenzen erfordern. Unternehmenskunden konzentrieren sich auf Cybersicherheit, Echtzeitverarbeitung und Unterstützung bei der Implementierung.

Die Stärke des Unternehmens liegt in seinen Robotikplattformen, Cloud-Karten und Lösungen für die industrielle Automatisierung. Google LLC bietet Ökosystemlösungen für Augmented Reality und Karten, Clearpath Robotics Inc. stellt autonome Plattformen für Forschungszwecke bereit, und Aethon, Inc. konzentriert sich auf die Logistik von Krankenhäusern. Weitere Anwendungsfälle in den USA umfassen Inspektionsdrohnen, intelligente Fabriken, Logistikzentren und Simulationen zur Validierung der Autonomie.

Europäischer Markt für Slam-Technologie

Europa erreichte 2025 einen Marktanteil von 22–26 % und wird dank der Dominanz Deutschlands zwischen 2026 und 2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 38–42 % weiter wachsen. In Großbritannien besteht Nachfrage in den Bereichen Bauscans, Bahninspektionen und digitale Zwillinge. Deutschland ist führend bei Industrierobotern, Automobilwerken und der Intralogistik von Fabriken, wo SLAM eine flexible Automatisierung und Materialhandhabung ermöglicht.

Intelligente Infrastruktur, die Inspektion von Energieanlagen und die Modernisierung der Fertigung aus Frankreich, Italien und Spanien stärken den europäischen Markt. Kunden in der Region legen generell Wert auf die Einhaltung von Sicherheitsnormen, Datenschutzrichtlinien und die Rückverfolgbarkeit von Systemen. NavVis GmbH, GeoSLAM Ltd., KUKA AG und GESTALT Robotics GmbH unterstützen den europäischen Markt in diesem Bereich.

APAC-Markt für Slam-Technologie

Der asiatisch-pazifische Raum (APAC) hielt 2025 einen Marktanteil von 25–29 % und wird voraussichtlich bis 2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 44–48 % wachsen, angeführt von China. Automatisierungs- und Robotertechnologien in Fabriken werden von Japan und Südkorea vorangetrieben. Auch Indien und Australien tragen aufgrund des Bedarfs in den Bereichen Logistik, Bergbau, Infrastruktur und drohnengestützte Inspektionen dazu bei. Die Förderung intelligenter Fertigungspolitik beschleunigt die Implementierung.

Zu den Skalenvorteilen in der Region zählen die Wertschöpfungsketten der Elektronikindustrie, die Fertigungskapazitäten für LiDAR-Systeme und die schnellere Kommerzialisierung autonomer Systeme. Die Kunden setzen SLAM ein, um die Anlageneffizienz zu steigern, die Abhängigkeit von Navigationsmarken zu minimieren und ihre digitale Transformation zu beschleunigen. Morpho, Inc. und seine regionalen Partner profitieren von der in Japan etablierten Robotik-Infrastruktur und der Nachfrage nach präziser räumlicher Intelligenz.

Markt für Slam-Technologie im Nahen Osten und Afrika

Für den Nahen Osten und Afrika wird von 2026 bis 2034 ein jährliches Wachstum von 36–40 % prognostiziert, wobei die Vereinigten Arabischen Emirate und Saudi-Arabien die Wachstumstreiber sind. Zu den Wachstumsfaktoren zählen Smart Cities, die Inspektion von Anlagen in der Öl- und Gasindustrie, die Digitalisierung des Bauwesens und die Kartierung von Infrastrukturen unter Berücksichtigung von Sicherheitsanforderungen. Südafrika trägt durch den Bergbau, die Energieversorgung und die Instandhaltung von Industrieanlagen ebenfalls zum Wachstum bei.

Der Implementierungstrend wird weiterhin projektbezogen, aber nicht standardisiert bleiben. Bei wertvollen Infrastrukturen bieten sich jedoch gute Anwendungsfälle für mobile Kartierungs- und UAV-Navigationstechnologien. Im übrigen Nahen Osten und Afrika besteht Bedarf an Häfen, Flughäfen, Energiekorridoren und großangelegten öffentlichen Projekten. Die Anbieter sollten sich auf anspruchsvolle Umgebungsbedingungen und lange Beschaffungsprozesse einstellen.

Segmentierungsanalyse

Typ

Es wird erwartet, dass der Markt für SLAM-Technologien im Zeitraum 2026–2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 41–45 % wachsen wird, da Anwender Algorithmen je nach Sensorkosten, Umgebungskomplexität und Genauigkeitstoleranz auswählen. Der Anwendungsbereich des SLAM-Technologiemarktes erweitert sich innerhalb dieses Segments, da Graphoptimierung, probabilistische Filterung und partikelbasierte Methoden zunehmend Indoor-Roboter, Outdoor-UAVs und Mixed-Reality-Mapping unterstützen.

• EKF SLAM bleibt relevant, wo vorhersehbare Umgebungen und moderate Rechenressourcen die probabilistische Filterung begünstigen, insbesondere bei kompakten Robotern, akademischen Plattformen und kostensensiblen Systemen, die interpretierbare Lokalisierungsaktualisierungen erfordern.
• Fast SLAM unterstützt Szenarien, die Partikelfilter und Landmarken-basierte Kartierung erfordern, und ist daher nützlich für mobile Roboter, die eine flexible Lokalisierung unter Unsicherheit ohne extrem dichte Umgebungsdarstellung benötigen.
• Graphbasierte SLAM-Verfahren sind von strategischer Bedeutung für hochpräzise Kartierung, Schleifenschließung und Lokalisierung über mehrere Sitzungen hinweg, insbesondere in der LiDAR-basierten Robotik, bei autonomen Fahrzeugen und der großflächigen Kartierung von Anlagen.

Produkt

Für den Zeitraum 2026–2034 wird ein jährliches Wachstum des Produkts von 40–44 % prognostiziert, da sich LiDAR-Architekturen hin zu geringeren Kosten, kleineren Bauformen und höherer Energieeffizienz entwickeln. Mechanische Systeme behalten ihre Stärke in präzisen Anwendungsfällen, während Halbleiterprodukte die Skalierbarkeit für Anwendungen in den Bereichen Konsumgüter, Automobilindustrie und kompakte Industrie verbessern.

• Mechanisches LiDAR hat eine starke Position in der Vermessung, bei Tests autonomer Fahrzeuge und bei der industriellen Kartierung, da rotierende Systeme eine breite Sichtfeldabdeckung und bewährte Leistung in komplexen Umgebungen bieten.
• Solid-State-LiDAR gewinnt an strategischer Bedeutung, da kompakte Roboter, Drohnen und Automobilplattformen robuste, wartungsarme Sensoren erfordern, die für den Masseneinsatz und eingebettete Wahrnehmungssysteme geeignet sind.

Installation

Es wird erwartet, dass die Installationen im Zeitraum 2026–2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 42–46 % zunehmen werden, da luft- und bodengestützte Plattformen unterschiedliche Navigationsanforderungen erfüllen. Bodengestützte Systeme dominieren strukturierte Arbeitsabläufe in Innenräumen, während luftgestützte Installationen für Inspektionen, Notfalleinsätze, Bergbau und Infrastrukturkartierung, wo GPS unzuverlässig oder nicht verfügbar ist, zunehmend eingesetzt werden.

• Luftgestützte Installationen sind wichtig für die UAV-Inspektion, Indoor-Flüge, unterirdische Kartierung und Notfallmaßnahmen, wo kompakte Sensoren und schnelle Kartierung die Missionssicherheit und die räumliche Abdeckung verbessern.
• Bodenbasierte Systeme bleiben die Basis für die Einführung von mobilen Robotern, Handscannern und autonomen Fahrzeugen, da sie eine stabile Nutzlastkapazität, wiederholbare Routen und eine einfachere Integration in Unternehmen bieten.

Anwendung

Es wird erwartet, dass die Anwendung im Zeitraum 2026–2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 43–47 % wachsen wird, da SLAM zunehmend in Robotik, UAVs, AR/VR und Fahrzeugen eingesetzt wird. Die Robotik bleibt der größte Anwendungsbereich, da Roboter für Materialhandhabung, Gesundheitsversorgung, Inspektion und Service in wechselnden Umgebungen sicher und autonom agieren müssen, ohne dass umfangreiche Anlagenumbauten erforderlich sind.

• Die Robotik ist führend bei der Einführung, da autonome mobile Roboter, Serviceroboter und Inspektionsplattformen auf SLAM für die Routenplanung, Hindernisvermeidung und die Erstellung persistenter Anlagenkarten angewiesen sind.
• Die Nachfrage nach unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) steigt im Bergbau, bei der Infrastrukturinspektion, bei Notfalleinsätzen und bei der Kartierung von Innenräumen, wo die Flugsysteme in Umgebungen ohne GPS-Empfang oder mit schwachem Signal lokalisiert werden müssen.
• AR/VR nutzt SLAM, um virtuelle Inhalte mit physischen Räumen abzugleichen und so Schulungen, industrielle Anleitungen, Spiele, Fernwartung und räumliche Computererlebnisse zu unterstützen.
• Anwendungen im Automobilbereich konzentrieren sich auf Lokalisierung, Parkautomatisierung, Testflotten und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme, wobei die Sensorfusion das Umgebungsverständnis und die Redundanz verbessert.

Momentaufnahme der Chancen

Wachstumstreiber und Wirkungsanalyse des SLAM-Technologiemarktes

Autonome mobile Roboter dringen in den Kernbetrieb ein

Fabriken, Krankenhäuser, Lagerhallen und Campusgelände führen autonome mobile Roboter aus Pilotprojekten in den regulären Betrieb ein. Dies erhöht die Nachfrage nach SLAM (State Level Access Management), da Roboter ohne feste Magnetbänder oder umfangreiche Markierungen Personen, Wagen, Paletten, Aufzüge und temporäre Hindernisse navigieren müssen. Die Auswirkungen sind besonders dort spürbar, wo Arbeitskräfte knapp sind und sich die Anlagen häufig ändern. SLAM-fähige Roboter können den Aufwand für die Routenplanung reduzieren, kontinuierliches Remapping unterstützen und die Verfügbarkeit durch Anpassung an Layoutänderungen verbessern. Da immer mehr Auftraggeber die Produktivität ihrer gesamten Flotte bewerten, werden Anbieter, die Lokalisierung, Sicherheitssensorik, Aufgabenverteilung und Analytik kombinieren, größere Budgets erhalten als Anbieter isolierter Navigationsmodule.

LiDAR- und Edge-Computing-Kosten verbessern die Einsatzfähigkeit

Die sinkende Sensorgröße, die verbesserte Robustheit von Solid-State-LiDAR-Systemen und effizientere Edge-Prozessoren machen SLAM für kleinere Roboter, Drohnen, Handscanner und AR-Geräte praktikabel. Frühere Implementierungen erforderten oft teure Nutzlasten und spezielle Anpassungen, doch integrierte Module ermöglichen heute eine schnellere Inbetriebnahme und ein breiteres Anwendungsspektrum. Dies führt zu einem größeren Kundenstamm, darunter kleinere Betriebe, Bauunternehmen, Behörden und Außendienstteams. Geringere Implementierungsaufwands ermöglichen zudem wiederkehrende Softwareeinnahmen durch Kartenaktualisierungen, Cloud-Kollaboration und Flottenoptimierung. Anbieter, die die Genauigkeit beibehalten und gleichzeitig den Stromverbrauch senken, sind für Anwendungen mit hohem Volumen besser positioniert.

Digitale Zwillingsprogramme erfordern eine schnelle Realitätserfassung

Teams aus den Bereichen Bauwesen, Energieversorgung, Fertigung und öffentliche Infrastruktur benötigen zunehmend aktualisierte Geodaten für Wartung, Sicherheit, Sanierung und die Zusammenarbeit aus der Ferne. SLAM-basierte Scanner verkürzen die Erfassungszeit, da die Bediener Innen- und Außenbereiche in natürlicher Bewegung kartieren können, ohne ausschließlich auf Stativscans angewiesen zu sein. Dies verbessert die Wirtschaftlichkeit von Projekten, insbesondere bei großen, beengten oder schwer abschaltbaren Anlagen. Die Auswirkungen reichen über die Vermessung hinaus und umfassen Anlagenmanagement, Dokumentation zur Einhaltung von Vorschriften und Simulationen. Anbieter, die mobile Kartierungsdaten mit BIM-, GIS- und Enterprise-Asset-Systemen verknüpfen, können einmalige Scanprojekte in wiederkehrende Informationsworkflows umwandeln.

SLAM-Technologiemarkt: Zukunftstrends

Persistentes Multi-Session-Mapping wird zum Standard

Die Trends im Slam-Technologiemarkt werden sich zunehmend auf persistente Karten konzentrieren, die es Robotern, Drohnen und AR-Geräten ermöglichen, sich anhand zuvor erfasster Umgebungen zu lokalisieren, anstatt Karten bei jeder Sitzung neu zu erstellen. Diese Entwicklung verbessert die langfristige Autonomie, da Anlagen, Straßen und Baustellen eine nutzbare räumliche Information für verschiedene Bediener und Geräte beibehalten können. Zukünftige Systeme kombinieren Cloud-basierte Kartenspeicher, Edge-Lokalisierung und semantische Labels, die Türen, Regale, Gefahrenstellen und Arbeitsbereiche identifizieren. Das Ergebnis ist eine zuverlässigere Flottenkoordination, eine schnellere Integration neuer Geräte und ein höherer Mehrwert für Kunden, die mehrere dynamische Standorte verwalten.

Semantic SLAM fügt der Navigation Kontext hinzu

Zukünftige SLAM-Systeme werden nicht nur Positionen schätzen und Geometrien erstellen, sondern auch die operative Bedeutung von Objekten und Räumen interpretieren. Durch die Kombination von LiDAR, Bildverarbeitung, KI-Modellen und unternehmensweiten Metadaten können Plattformen temporäre Hindernisse von permanenten Anlagen unterscheiden und Roboter um sicherheitskritische Bereiche herumleiten. Dies ermöglicht eine höhere Autonomie in Lagerhallen, Krankenhäusern, Flughäfen, Bergwerken und Fabriken. Mit zunehmender semantischer Genauigkeit wird SLAM von einer Hintergrundnavigationsschicht zu einem integralen Bestandteil intelligenter Entscheidungsprozesse und ermöglicht so eine optimierte Aufgabenplanung, automatisierte Inspektion und Ausnahmebehandlung in komplexen Umgebungen.

Marktchancen für SLAM-Technologie

Modernisierung des Lagerfuhrparks

Distributionszentren bieten ein attraktives Investitionspotenzial, da Betreiber flexible Automatisierung wünschen, ohne ganze Anlagen umgestalten zu müssen. Marktprognosen von Slam Technology zeigen, dass der Nutzen auf Anwendungsebene dort liegt, wo Roboter Transport, Kommissionierung, Nachschub und Retouren in saisonal wechselnden Layouts übernehmen können. Anbieter sollten Flottenorchestrierung, präzise Lokalisierung, Sicherheitszertifizierung und die Integration in Lagerverwaltungssysteme priorisieren. Das Investitionspotenzial hängt davon ab, ob sich die Investition durch Personaleinsatz, Durchsatzsteigerungen und reduzierten Aufwand bei der Routenplanung rentiert. Partnerschaften mit Automatisierungsintegratoren können Vertriebszyklen verkürzen und wiederholte Implementierungen in Logistiknetzwerken mit mehreren Standorten ermöglichen.

Infrastrukturinspektion und Notfallkartierung

UAV- und handgeführte SLAM-Systeme eröffnen neue Möglichkeiten in Bereichen wie Brücken, Tunneln, Bergwerken, Kraftwerken, Raffinerien und Katastrophengebieten, wo der GPS-Empfang schwach oder die Bedingungen unsicher sind. Anwender benötigen schnelle Lageinformationen, präzise Karten und beweissichere Aufzeichnungen für Wartungs- oder Einsatzentscheidungen. Anbieter können sich durch robuste Hardware, vereinfachte Bedienerschulungen und die Anbindung der Ergebnisse an GIS-, BIM- und Notfallleitsysteme differenzieren. Servicebasierte Modelle könnten die Akzeptanz erhöhen, da öffentliche Einrichtungen und Anlagenbetreiber häufig ergebnisorientierte Kartierung dem Besitz eigener Geräte vorziehen, insbesondere bei sporadischen Inspektionsmissionen.

Aktuelle Entwicklungen

• Juni 2026: ABB Robotics erweitert sein Portfolio an autonomen mobilen Robotern um den Flexley Stack F712. Dieser KI-gestützte Roboter ist für Palettentransport, Lagerhaltung und Materialhandling mit hoher Dichte konzipiert. Mit dem Flexley Stack F712 schafft ABB Robotics ein vollständig interoperables Ökosystem für alle gängigen Visual SLAM AMR-Typen. Der Flexley Stack F712 integriert die KI-gestützte Visual SLAM-Technologie von ABB Robotics in autonome Gabelstapler und ermöglicht es Kunden, Gabelstapler, Schlepper und Transportfahrzeuge auf einer gemeinsamen Navigations-, Flottenmanagement- und Softwareplattform zu kombinieren.
• Februar 2026: Emesent wählte die Geo Week 2026 in Denver, USA, für die Markteinführung des Emesent GX1. Als integriertes, hochpräzises All-in-One-Mobilscansystem, das simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM), Lidar, Echtzeitkinematik (RTK), Kameras und Software kombiniert, stellt das Produkt einen bedeutenden Durchbruch für das Unternehmen für autonome Kartierungstechnologie dar.
• April 2023: ABB Robotics präsentierte seine Visual SLAM-Technologie, die autonomen mobilen Robotern (AMRs) eine verbesserte Navigation in ihrer Umgebung ermöglichen soll. Das in Zürich ansässige Unternehmen erklärte, Visual SLAM kombiniere KI und 3D-Vision-Technologien und garantiere so eine überlegene Leistung im Vergleich zu anderen Navigationsmethoden für AMRs. Visual SLAM-basierte AMRs bieten deutliche Vorteile gegenüber anderen Navigationsformen wie Magnetband, QR-Codes und herkömmlichem 2D-SLAM, die zusätzliche Infrastruktur benötigen. Unternehmen setzen Visual SLAM-basierte AMRs daher zunehmend für ein breites Spektrum an Produktions- und Vertriebsaufgaben ein.

Über den Autor (Elektronik und Halbleiter Forschungsteam)

Naveen Chittaragi

Vizepräsident,
Marktforschung und Beratung

Naveen ist ein erfahrener Marktforschungs- und Beratungsexperte mit über 9 Jahren Erfahrung in kundenspezifischen, syndizierten und Beratungsprojekten. In seiner aktuellen Funktion als Associate Vice President hat er erfolgreich Stakeholder entlang der gesamten Projektwertschöpfungskette gemanagt und ist Autor von über 100 Forschungsberichten und über 30 Beratungsaufträgen. Seine Arbeit erstreckt sich auf Industrie- und Regierungsprojekte und trägt maßgeblich zum Kundenerfolg und zur datengesteuerten Entscheidungsfindung bei.

Naveen hat einen Ingenieursabschluss in Elektronik und Kommunikation von der VTU, Karnataka, und einen MBA in Marketing und Operations von der Manipal University. Er ist seit 9 Jahren aktives IEEE-Mitglied und nimmt an Konferenzen und technischen Symposien teil und engagiert sich ehrenamtlich auf Sektions- und regionaler Ebene. Vor seiner aktuellen Position arbeitete er als Associate Strategic Consultant bei IndustryARC und als Industrial Server Consultant bei Hewlett Packard (HP Global).

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