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1053881

移動機器人在物流、倉儲和配送中的應用 2022-2042年

Mobile Robotics in Logistics, Warehousing and Delivery 2022-2042

出版日期: | 出版商: IDTechEx Ltd. | 英文 298 Slides | 商品交期: 最快1-2個工作天內

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簡介

標題
移動機器人在物流、倉儲和配送中的應用 2022-2042年
AGV、基於網格的 AGC、AMR、移動式揀貨機器人、移動機械手、重型自動駕駛 4 級卡車、自動最後一英里送貨車、機器人和無人機、技術、市場和預測。

"到 2042 年,物流中所有移動機器人的市場收入將超過 3000 億美元。"

移動機器人可以很好地解決物流行業的許多問題。本報告全面分析了主要參與者、技術和市場,20 年市場預測,以及 14 種不同形式的物流移動機器人的豐富產品示例。它將幫助讀者更深入地瞭解當前的市場格局、技術的使用方式、技術趨勢以及未來的市場前景。

倉儲和物流鏈中的自動化是一個不斷增長的市場。其中一個特別令人興奮的子集是使用移動機器人、自動駕駛汽車和無人機來實現基於運動的任務的自動化。該領域包括物流中使用的各種移動機器人設備,例如機器人手推車/車輛、道路自動卡車和無人機,它們可以幫助貨物從起點到目的地。本報告發現,物流、配送和倉儲領域的移動機器人(包括卡車和無人機)市場在 2032 年和 2042 年可能分別達到驚人的 83 和 3340 億美元。

本報告對主要參與者、技術和市場進行了全面分析。涵蓋了相對成熟和新興的物流移動機器人產品,包括不同形態的自動導引車(AGV)、自主移動機器人(AMR)、基於網格的自動導引小車(grid-based cart)、揀箱機器人、移動機械手、重型- 4 級自動駕駛卡車、最後一英里自動送貨車、機器人和無人機。

本報告提供了上述所有技術的技術路線圖和 20 年市場收入預測(14 條預測線)。由於 IDTechEx 的技術路線圖表明這些變化將在很長一段時間內發生,因此這些預測被構建為一個 20 年的模型。 IDTechEx 的詳細預測清楚地解釋了市場增長的不同階段,並概述了支持該模型的關鍵假設/條件以及數據點。

此外,該報告還詳細分析了移動機器人中使用的關鍵技術(例如導航)、常用傳感器和技術趨勢預測。此外,它還包括自動駕駛相關產品(例如,自動駕駛卡車、自動送貨車等)的最新監管變化,並預測放鬆監管的關鍵時間點和趨勢。我們的技術評估和監管預測直接反饋到我們的市場預測模型中,控制採用時間尺度和估計的技術市場份額演變。

IDTechEx 進一步提供投資/趨勢分析,始終尋求將每項技術置於其更大的定量和定性環境中。還包括公司採訪/簡介/更新。公司簡介和訪談提供了有關公司定位、戰略、機遇和挑戰的寶貴見解,其中超過 25 種也可以在我們的訂閱門戶上找到更多詳細信息,因為 IDTechEx 已經對這些公司進行了採訪或進行了深入研究。

內部物流移動機器人

長期以來,自動導引車和車輛(AGC 和 AGV)一直在使用。它們依賴於基礎設施,安裝非常耗時,而且它們的工作流程難以適應。因此,作為一項技術,它們處於相對不穩定的基礎上,因為該技術正在朝著更加自主和獨立於基礎設施的導航方向發展。但它們在長距離運輸重物方面更可靠。因此,我們預測他們的市場將在接下來的幾年中保持健康增長,但在 2032-2037 年間開始下降(取決於產品形式)。它們將越來越局限於越來越狹窄的市場。

自動化機器人的一個非常亮點是用於履行中心和大型倉庫的貨到人基於網格的自動推車(基於網格的 AGC)。在倉庫內創建了特殊的機器人專用區域,這些機器人車隊在這些區域內將貨架高速移動到人工揀選站,從而顯著提高生產力。到 2030 年,這將是一個快速增長的市場空間。

導航技術正在從自動化過渡到自主,這得益於更好的 SLAM 算法。自主移動機器人 (AMR) 無需對基礎設施建設或改變環境提出額外要求,可以節省更多成本和時間,更易於擴展車隊並靈活採用。我們估計,到 2042 年,此類市場將持續增長。近年來,該技術的投資和收購也更為突出。

移動揀貨機器人

揀貨技術是物流自動化的重要組成部分。如今,許多公司專注於多層拾箱機器人,這些機器人使用伸縮叉或真空夾具拾取和處理多個規則形狀的盒子或手提袋,以實現 "紙箱到人" 的工作模式。該模式與基於網格的 AGC 的 "貨架到人" 模式之間的異同在報告中進行了深入討論。也有少數公司在移動平台上集成了機械手,用於揀選形狀不規則的複雜物品,但揀選性能仍然非常有限。我們預測,揀選機器人將長期主導市場,2035年後移動機械手的市場增長速度只會加快。

重型 4 級卡車運輸

當今貨運行業,尤其是長途貨運的主要痛點包括高昂的運營成本、駕駛員管理和安全性。實施高級自動駕駛重型卡車可以很好地解決這些痛點,並有可能提高駕駛過程中的安全性。根據已知的近期監管變化和有關 4 級自動駕駛卡車預訂的信息,IDTechEx 預計市場收入將在 2025 年開始大量產生。

自主最後一公里配送機器人產品

自動最後一英里交付也是一個新興市場。產品主要分為三種形式——自動送貨車、人行道機器人和自動送貨無人機。最後一英里遞送是遞送包裹中最昂貴的部分。然而, Autonomo us last mile 配送解決方案可以以更生態的方式極大地節省成本並提高配送效率。據估計,實施自主的最後一英里交付解決方案在短期內可能會節省 55% 的當前成本,在未來長期可能會節省 80% 以上。

自動送貨車和人行道機器人都是基於地面的送貨解決方案。它們中的大多數是電動的,並且在有限的已知鄰域內以相對較慢的速度行駛,這減輕了遠距離感知和實時構建地圖的技術負擔。與人行道機器人相比,廂式貨車的空間更大,續航時間更長,能夠運送更多更重的物品到多個地點;而人行道機器人可以更容易地形成更大的車隊規模並同時交付給不同的客戶,因為機器人具有較低的單位成本。然而,無人機交付作為一種更快的自主交付選擇,現在在技術、法規和基礎設施支持方面面臨更多障礙。根據我們的分析和預測,2042年,無人配送車將成為最後一公里配送的主流產品,佔地面解決方案的75%以上;另一方面,無人機配送的市場較小,市場起飛點較晚。

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所有報告購買都包括最多 30 分鐘的電話時間,專家分析師將幫助您將報告中的主要發現與您正在解決的業務問題聯繫起來。這需要在購買報告後三個月內使用。

目錄

1。執行摘要

  • 1.1.高管介紹
    • 1.1.1.移動機器人如何應用於物流?
    • 1.1.2.當前物流移動機器人市場的主要影響因素
    • 1.1.3.當前物流移動機器人市場的主要影響因素
    • 1.1.4. 2022年銷售額飛躍
    • 1.1.5。預測摘要 - 不包括 L4 卡車的移動機器人
    • 1.1.6。預測摘要 - 重型 L4 卡車
    • 1.1.7.預測數字 - 內部物流運輸機器人
    • 1.1.8。預測數字 - 其他產品和市場收入總和
  • 1.2.逐章發現、分析和結論
  • 1.3.內部物流物料運輸
    • 1.3.1.物料搬運中不同類型的移動機器人
    • 1.3.2.內部物流物料運輸中不同類型的移動機器人
    • 1.3.3.移動機器人與固定自動化
    • 1.3.4.內部物流物料運輸機器人的市場前景
  • 1.4.移動揀貨
    • 1.4.1.目前市場上兩種形式的移動揀貨機器人
    • 1.4.2.移動揀貨機器人的市場前景
  • 1.5。 4 級自動駕駛卡車
    • 1.5.1.重型四級自動駕駛卡車市場前景
  • 1.6.最後一公里交付
    • 1.6.1.為什麼要自動完成最後一公里配送?
    • 1.6.2.最後一英里送貨機器人和無人機的市場前景

2。物流中的移動機器人:概述和介紹

  • 2.1.什麼是移動機器人?
  • 2.2.為什麼是移動機器人?
  • 2.3.移動機器人如何應用於物流?
  • 2.4.大滿貫
  • 2.5.用於物體檢測的典型傳感器
  • 2.6.當前物流移動機器人市場的主要影響因素
  • 2.7.勞動力短缺
  • 2.8.電子商務
  • 2.9.芯片短缺
  • 2.10。新冠病毒影響
  • 2.11. 2022年銷售額飛躍
  • 2.12.機器人即服務 (RaaS)
  • 2.13.資金趨勢
  • 2.14.獲得
  • 2.15。預測方法和假設
  • 2.16. S曲線圖解

3。內部物流物料運輸移動機器人

  • 3.1.1.物料搬運中不同類型的移動機器人
  • 3.1.2.內部物流物料運輸中不同類型的移動機器人
  • 3.1.3.自動導引車和推車 (AGV/Cs)
  • 3.1.4.基於網格的自動引導推車(基於網格的 AGC)
  • 3.1.5.自主移動機器人(AMR)
  • 3.2.技術比較
    • 3.2.1.過渡到 AGV 和 AMR
    • 3.2.2.移動機器人與固定自動化
    • 3.2.3.為什麼在倉庫中使用移動機器人?
    • 3.2.4. AGV/Cs 與 AMRs
    • 3.2.5。向完全自主的獨立移動機器人的技術演進
  • 3.3.球員
    • 3.3.1.球員 - 地區
    • 3.3.2.玩家 - 資金
    • 3.3.3.參與者 - 領先的 AGV 公司
    • 3.3.4. AGV公司:與叉車公司合作
    • 3.3.5。參與者 - 基於網格的 AGC 的領先公司
    • 3.3.6.參與者 - AMR 的領先公司
  • 3.4.預測
    • 3.4.1.預測 - 按產品類型劃分的市場規模
    • 3.4.2.預測 - 叉車和牽引車 AGV
    • 3.4.3.預測 - 單位負載和其他 AGV
    • 3.4.4.預測 - 基於網格的 AGC
    • 3.4.5。預測 - 基於網格的 AGC
    • 3.4.6.其他形式的貨到人機器人
    • 3.4.7.預測 - 單位負載 AMR、重載 AMV、其他物料運輸 AMR
    • 3.4.8.以目錄為例
  • 3.5. AGV的例子
    • 3.5.1.豐田物料搬運
    • 3.5.2.德馬泰克
    • 3.5.3. ASTI:2021年7月被ABB收購
    • 3.5.4.林德
    • 3.5.5。大福
    • 3.5.6. SSI 捨弗
    • 3.5.7.村田機械
    • 3.5.8.瑞仕格
    • 3.5.9.多路
    • 3.5.10。運動中的美國
  • 3.6.基於網格的 AGC 示例
    • 3.6.1.亞馬遜機器人(原 Kiva)
    • 3.6.2.亞馬遜機器人(原 Kiva)
    • 3.6.3.極客+
    • 3.6.4.海康機器人
    • 3.6.5。灰橙
    • 3.6.6.瑞仕格
    • 3.6.7.快閃
    • 3.6.8.總理機器人
    • 3.6.9.馬路創新
    • 3.6.10。斯卡洛格
  • 3.7. AMR 示例
    • 3.7.1.歐姆龍
    • 3.7.2.見網格
    • 3.7.3.移動工業機器人 (MiR)
    • 3.7.4.軌跡機器人
    • 3.7.5。抓取機器人
    • 3.7.6. ForwardX 機器人
    • 3.7.7.標準機器人
    • 3.7.8. Milvus 機器人
    • 3.7.9. 6 河流系統
    • 3.7.10。霍尼韋爾智能
    • 3.7.11。克納普
    • 3.7.12。奧托汽車
    • 3.7.13。 Syrius 機器人

4。移動採摘機器人

  • 4.1.1.目前市場上兩種形式的移動揀貨機器人
  • 4.1.2.分箱機器人
  • 4.1.3.比較:基於網格的 AGC 和多層拾箱機器人
  • 4.1.4.取箱機器人的導航技術
  • 4.1.5。移動機械手
  • 4.1.6.機械手揀選算法演進
  • 4.2.球員
    • 4.2.1.玩家——撿箱子的移動機器人
    • 4.2.2.玩家——移動採摘機械手
    • 4.2.3.混合移動機械手
  • 4.3.預測
    • 4.3.1.預測
    • 4.3.2.預測 - 案例揀選機器人
    • 4.3.3.預測 - 移動揀選機械手
    • 4.3.4.示例目錄
  • 4.4.分箱機器人示例
    • 4.4.1.海機器人
    • 4.4.2.極客+
    • 4.4.3. Exotec 系統
    • 4.4.4.英威機器人
    • 4.4.5。雜誌諾
    • 4.4.6.仿生蜂巢
    • 4.4.7.卡哈機器人
  • 4.5。移動揀選機械手示例
    • 4.5.1. IAM 機器人
    • 4.5.2. IAM 機器人
    • 4.5.3.抓取機器人
    • 4.5.4.優博

5。重型 4 級自動駕駛卡車

  • 5.1.1.貨運行業的痛點
  • 5.1.2.為什麼要自動駕駛卡車?
  • 5.1.3. SAE 自動化水平
  • 5.1.4. 2 級和 4 級卡車運輸
  • 5.1.5。用於貨運的 4 級 MaaS
  • 5.1.6.監管自動駕駛的部門
  • 5.1.7.自治的法律競賽
  • 5.2.球員
    • 5.2.1.資金
    • 5.2.2.球員
    • 5.2.3. L4級自動駕駛卡車公司的市場準備水平
  • 5.3.預測
    • 5.3.1.預報
    • 5.3.2.示例目錄
  • 5.4. 4 級自動駕駛貨運公司示例
    • 5.4.1.圖森
    • 5.4.2. TuSimple 的 AFN
    • 5.4.3. TuSimple 獨特的感知解決方案
    • 5.4.4. TuSimple 自動駕駛卡車的感知系統
    • 5.4.5。 TuSimple 的增強型夜視攝像頭系統
    • 5.4.6。世界上第一輛無需人工干預即可在公共道路上行駛的全自動半卡車
    • 5.4.7.登船
    • 5.4.8。登船:傳感器
    • 5.4.9。愛因瑞德
    • 5.4.10。 Einride:深入瞭解 T-pod 和 E-truck
    • 5.4.11。 Einride:T-pod 傳感器
    • 5.4.12。科迪亞克機器人
    • 5.4.13。加.ai
    • 5.4.14。發佈
    • 5.4.15。沃爾沃卡車
    • 5.4.16。戴姆勒
    • 5.4.17。自動駕駛卡車中的 Waymo Driver
    • 5.4.18。現代汽車在自動駕駛卡車比賽中迎頭趕上

6。自動最後一英里交付

  • 6.1.1.什麼是最後一英里交付?
  • 6.1.2.最後一英里交付:最昂貴的部分
  • 6.1.3.為什麼要自動完成最後一公里配送?
  • 6.1.4.配套基礎設施
  • 6.1.5。倉庫基礎設施如何去中心化以適應電子商務需求?
  • 6.1.6. "最後一米" 送貨:機器人送貨上門
  • 6.1.7.物品如何在最後一英里自動交付?
  • 6.1.8.比較:地面車輛與無人機
  • 6.1.9.比較:地面車輛與無人機
  • 6.2.技術
    • 6.2.1.地面運載工具技術:傳感器
    • 6.2.2.地面運載工具技術:定位和地圖繪製
    • 6.2.3.地面運輸工具技術:車輛連接
    • 6.2.4.地面運載工具技術:遠程操作和網絡安全
    • 6.2.5。地面運載工具技術:限制
    • 6.2.6.無人機技術:兩種設計形式
    • 6.2.7.無人機技術:傳感器
    • 6.2.8.無人機技術:限制
  • 6.3.法規
    • 6.3.1.規定 - 用於送貨車輛
    • 6.3.2.法規最新更新 - 針對送貨車輛
    • 6.3.3.監管 - 用於交付無人機
    • 6.3.4.法規最新更新 - 用於交付無人機
  • 6.4.市場參與者
    • 6.4.1.參與者 - 初創企業的資金
    • 6.4.2.玩家 - 公司數量:按地區分享
    • 6.4.3.玩家——他們現在提供什麼?
    • 6.4.4.玩家 - 自動交付地面車輛
    • 6.4.5。玩家——自主送貨無人機
    • 6.4.6。時間表 - 無人機送貨公司
  • 6.5。預報
    • 6.5.1.自動最後一英里送貨車、人行道機器人和無人機的市場收入預測
    • 6.5.2.成本比較 - 僱用人工送貨司機與地面自動送貨車
    • 6.5.3.預測 - 自動交付地面車輛
    • 6.5.4.預測 - 自動交付地面車輛
    • 6.5.5。預測 - 自動交付無人機
    • 6.5.6.以 ToC 為例
  • 6.6.自動最後一英里送貨車的例子
    • 6.6.1.努羅
    • 6.6.2.新利克斯
    • 6.6.3.京東
    • 6.6.4.美團
    • 6.6.5。阿里巴巴
    • 6.6.6。克萊弗隆
    • 6.6.7.烏代爾夫
    • 6.6.8.折射.ai
  • 6.7.自動最後一英里送貨人行道機器人的例子
    • 6.7.1.星艦科技
    • 6.7.2. ZMP
    • 6.7.3.亞馬遜
    • 6.7.4.獼猴桃
    • 6.7.5。服務機器人(原 Postmates X)
    • 6.7.6.羅比科技
  • 6.8。自主最後一英里交付無人機的示例
    • 6.8.1.亞馬遜 Prime Air:什麼時候準備好?
    • 6.8.2.滑索
    • 6.8.3.翅膀
    • 6.8.4.物聯網
    • 6.8.5。飛特雷克斯
    • 6.8.6.翼直升機
    • 6.8.7.調情
    • 6.8.8.蟻工

7。預測摘要

  • 7.1.總體預測
    • 7.1.1.總體預測 - 移動機器人不包括 L4 卡車
    • 7.1.2.總體預測 - 重型 L4 卡車
    • 7.1.3.預測數字 - 內部物流運輸機器人
    • 7.1.4.預測數字 - 其他產品和市場收入總和
  • 7.2.按產品類別劃分的市場收入預測
    • 7.2.1.預測 - AGV
    • 7.2.2.預測 - 基於網格的 AGC
    • 7.2.3.預測 - AMR
    • 7.2.4.預測 - 移動撿拾機器人
    • 7.2.5。預測 - 移動機械手
    • 7.2.6.預測 - 重型自動駕駛 L4 卡車
    • 7.2.7.預測 - 基於地面的自主最後一英里送貨車
    • 7.2.8。預測 - 自動最後一英里交付無人機
目錄
Product Code: ISBN 9781913899882

Title:
Mobile Robotics in Logistics, Warehousing and Delivery 2022-2042
AGVs, grid-based AGCs, AMRs, mobile case-picking robots, mobile manipulators, heavy-duty autonomous level-4 trucks, autonomous last mile delivery vans, robots and drones, technologies, markets, and forecasts.

"The market revenue of all mobile robotics in logistics will reach over $300 billion by 2042."

Mobile robots can be an excellent solution to many issues in the logistics industry. This report provides a comprehensive analysis of major players, technologies, and markets, 20-year market forecasts, and abundant product examples of 14 different forms of mobile robots in logistics. It will help readers have a deeper understanding of the current market landscape, how the technologies are used, the technology trend, and the future market outlook.

Automation in the warehousing and logistics chain is a growing market. A particularly exciting subset of this is the use of mobile robots, autonomous vehicles, and drones for automation of movement-based tasks. This field encompasses all manner of mobile robotic devices used in logistics, such as robotic carts/vehicles, on-road autonomous trucks, and drones, which help goods in their journey from origin to destination. This report finds that the market for mobile robots (including trucks and drones) in logistics, delivery and warehousing is likely to reach a staggering $83 and $334 Billion in 2032 and 2042, respectively.

This report provides a comprehensive analysis of major players, technologies, and markets. It covers relatively mature and emerging logistics mobile robotic products including different forms of automated guided vehicles (AGVs), autonomous mobile robots (AMRs), grid-based automated guided carts (grid-based carts), case-picking robots, mobile manipulators, heavy-duty level-4 autonomous trucks, last mile autonomous delivery vans, robots and drones.

This report provides technology roadmaps and twenty-year market forecasts in market revenue, for all the technologies outlined above (14 forecast lines). The forecasts are built as a twenty-year model because IDTechEx's technology roadmap suggests that these changes will take place over long timescales. In IDTechEx's detailed forecasts the different stages of market growth are clearly explained, and the key assumptions/conditions as well as data points that underpin the model are outlined.

Furthermore, the report has detailed analysis about key technologies used in mobile robotics (e.g., navigation), typically used sensors and predictions of technological trend. In addition, it includes the most recent regulatory changes on autonomous driving related products (e.g., autonomous trucks, autonomous delivery vans, etc.) and anticipates the key timepoints and trends for deregulations. Our technology assessments and regulation predictions feed directly into our market forecast model, governing the adoption timescales and the estimated technology market share evolutions.

IDTechEx further provides investment/trend analysis, always seeking to put each technology within its greater quantitative as well as qualitative context. Also included are company interviews/profiles/updates. Company profiles and interviews provide valuable insight on company positioning, strategy, opportunities, and challenges, more than 25 of which can also be found on our subscription portal for more details, as IDTechEx has either interviewed or carried out deep research with these companies.

Intralogistics mobile robots

For a long time, automated guide carts and vehicles (AGC and AGV) have been in use. They are infrastructure dependent, their installation is time-consuming, and their workflow is difficult to adapt. Consequently, as a technology, they are on relatively shaky ground, because the technology is evolving towards more autonomous and infrastructure-independent navigation. But they are more reliable in terms of transporting heavy loads for a long distance. Therefore, we forecast their market will have a healthy growth in the following years but start to decrease between 2032-2037 (depending on product forms). They will increasingly become confined to ever narrower market niches.

One very bright spot for automated robots is in goods-to-person grid-based automated carts (grid-based AGCs) for fulfilment centres and large warehouses. Special robot-only zones are created within warehouses in which these robot fleets move racks at high speeds to a manned picking station, leading to clear and proven productivity gains. This will be a fast-growing market space by 2030.

The navigation technology is transitioning from automated to autonomous, enabled by better SLAM algorithms. With no additional requirements on building infrastructure or changing the environment, autonomous mobile robots (AMRs) can save more cost and time, being easier to scale the fleet and to be adopted flexibly. We assess that the market for such will continuously grow by 2042. There have also been more prominent investments and acquisitions on this technology in recent years.

Mobile picking robots

Picking technology is an essential component of logistics automation. Today, many companies focus on multi-layer case picking robots that pick and handle multiple regularly shaped boxes or totes with their telescopic forks or vacuum grippers for "carton-to-person" working mode. The similarities and differences between this mode and "shelf-to-person" one of grid-based AGCs have been thoroughly discussed in the report. There are also a few companies having integrated robotic manipulators on mobile platforms for picking irregularly shaped complex items, but the picking performance is very limited yet. We forecast case-picking robots will dominate the market for a long time and the market growth speed for mobile manipulators will only accelerate after 2035.

Heavy-duty level-4 trucking

The major pain points nowadays in the trucking industry, and especially long-haul trucking, include high operation cost, driver management and safety. Implementing high-level autonomous heavy-duty trucks can well address those pain points, and potentially can improve the safety during driving. According to known recent regulatory changes and information about level-4 autonomous truck pre-orders, IDTechEx anticipate the market revenue will start to be largely generated in 2025.

Autonomous last mile delivery robotic products

Autonomous last mile delivery is also an emerging market. There are mainly three forms of products - autonomous delivery vans, sidewalk robots and autonomous delivery drones. Last mile delivery is the most expensive part of delivering a parcel. Autonomous last mile delivery solutions, however, can hugely save the cost and improve the delivery efficiency in a more ecological way. It is estimated that implementing autonomous last mile delivery solutions can potentially save 55% of current costs in the short-term, and may save over 80% in the long-term future.

Autonomous delivery vans and sidewalk robots are both ground-based delivery solutions. Most of them are electrically powered and drive at a relatively slow speed in limited known neighbourhood areas, which ease the technological burden of perceiving in a long range and constructing maps in real time. Compared to sidewalk robots, the vans have large room and longer battery life, able to deliver to multiple locations with more and heavier items; while sidewalk robots can be more easily formed to a larger fleet size and deliver to various customers simultaneously because the robot has a lower unit cost. Drone delivery, as a faster autonomous delivery option, now however faces more obstacles on technologies, regulations and infrastructure support. Based on our analysis and forecast, the autonomous delivery vans will be the mainstream product in last mile delivery, accounting for over 75% of ground-based solutions in 2042; on the other hand, drone delivery will have a smaller market and a later market take-off point.

Analyst access from IDTechEx

All report purchases include up to 30 minutes telephone time with an expert analyst who will help you link key findings in the report to the business issues you're addressing. This needs to be used within three months of purchasing the report.

TABLE OF CONTENTS

1. EXECUTIVE SUMMARY

  • 1.1. Executive introduction
    • 1.1.1. How can mobile robots be used in logistics?
    • 1.1.2. Major impact factors for the current market of logistics mobile robots
    • 1.1.3. Major impact factors for the current market of logistics mobile robots
    • 1.1.4. Sales leap in 2022
    • 1.1.5. Forecast summary - mobile robots excluding L4 trucks
    • 1.1.6. Forecast summary - heavy-duty L4 trucks
    • 1.1.7. Forecast numbers - intralogistics transporting robots
    • 1.1.8. Forecast numbers - other products and the sum of market revenue
  • 1.2. Chapter-by-chapter findings, analysis and conclusions
  • 1.3. Intralogistics material transporting
    • 1.3.1. Different types of mobile robotics in material handling
    • 1.3.2. Different types of mobile robots in intralogistics material transporting
    • 1.3.3. Mobile robots vs. fixed automation
    • 1.3.4. Market outlook for intralogistics material transporting robots
  • 1.4. Mobile picking
    • 1.4.1. Two forms of mobile picking robots on the current market
    • 1.4.2. Market outlook for mobile picking robots
  • 1.5. Level-4 autonomous trucking
    • 1.5.1. Market outlook for heavy-duty level-4 autonomous trucks
  • 1.6. Last-mile delivery
    • 1.6.1. Why autonomous last mile delivery?
    • 1.6.2. Market outlook for last mile delivery robots and drones

2. MOBILE ROBOTICS IN LOGISTICS: OVERVIEW AND INTRODUCTION

  • 2.1. What are mobile robots?
  • 2.2. Why mobile robots?
  • 2.3. How can mobile robots be used in logistics?
  • 2.4. SLAM
  • 2.5. Typical sensors for object detection
  • 2.6. Major impact factors for the current market of logistics mobile robots
  • 2.7. Labour shortage
  • 2.8. E-commerce
  • 2.9. Chip shortage
  • 2.10. COVID impact
  • 2.11. Sales leap in 2022
  • 2.12. Robot-as-a-Service (RaaS)
  • 2.13. Funding trending
  • 2.14. Acquisition
  • 2.15. Methodology and assumptions for forecasts
  • 2.16. Illustration of S-curve

3. INTRALOGISTICS MATERIAL TRANSPORTING MOBILE ROBOTS

  • 3.1.1. Different types of mobile robotics in material handling
  • 3.1.2. Different types of mobile robots in intralogistics material transporting
  • 3.1.3. Automated Guide Vehicles & Carts (AGV/Cs)
  • 3.1.4. Grid-based automated guided carts (grid-based AGC)
  • 3.1.5. Autonomous Mobile Robots(AMRs)
  • 3.2. Comparison of technologies
    • 3.2.1. Transition to AGVs and AMRs
    • 3.2.2. Mobile robots vs. fixed automation
    • 3.2.3. Why use mobile robots in warehouses?
    • 3.2.4. AGV/Cs vs. AMRs
    • 3.2.5. Technology evolution towards fully autonomous independent mobile robots
  • 3.3. Players
    • 3.3.1. Players - Region
    • 3.3.2. Players - Funding
    • 3.3.3. Players - Leading Companies for AGVs
    • 3.3.4. AGV companies: partnership with forklift companies
    • 3.3.5. Players - Leading Companies for grid-based AGC
    • 3.3.6. Players - Leading Companies for AMR
  • 3.4. Forecasts
    • 3.4.1. Forecast - market size by product types
    • 3.4.2. Forecast - Forklift and tow tractor AGVs
    • 3.4.3. Forecast - Unit load and other AGVs
    • 3.4.4. Forecast - Grid-based AGC
    • 3.4.5. Forecast - Grid-based AGC
    • 3.4.6. Other forms of goods-to-person robot
    • 3.4.7. Forecast - Unit load AMR, Heavy-load AMV, other material transporting AMR
    • 3.4.8. Toc for examples
  • 3.5. Examples of AGVs
    • 3.5.1. Toyota Material Handling
    • 3.5.2. Dematic
    • 3.5.3. ASTI: acquired by ABB in July 2021
    • 3.5.4. Linde
    • 3.5.5. Daifuku
    • 3.5.6. SSI Scheafer
    • 3.5.7. Murata Machinery
    • 3.5.8. Swisslog
    • 3.5.9. Multiway
    • 3.5.10. America in Motion
  • 3.6. Examples of grid-based AGCs
    • 3.6.1. Amazon Robotics (formerly Kiva)
    • 3.6.2. Amazon Robotics (formerly Kiva)
    • 3.6.3. Geek+
    • 3.6.4. Hikrobot
    • 3.6.5. GreyOrange
    • 3.6.6. Swisslog
    • 3.6.7. Quicktron
    • 3.6.8. Prime Robotics
    • 3.6.9. Malu Innovation
    • 3.6.10. Scallog
  • 3.7. Examples of AMRs
    • 3.7.1. Omron
    • 3.7.2. SeeGrid
    • 3.7.3. Mobile Industrial Robots (MiR)
    • 3.7.4. Locus Robotics
    • 3.7.5. Fetch Robotics
    • 3.7.6. ForwardX Robotics
    • 3.7.7. Standard Robots
    • 3.7.8. Milvus Robotics
    • 3.7.9. 6 River Systems
    • 3.7.10. Honeywell Intelligrated
    • 3.7.11. KNAPP
    • 3.7.12. Otto Motors
    • 3.7.13. Syrius Robotics

4. MOBILE PICKING ROBOTS

  • 4.1.1. Two forms of mobile picking robots on the current market
  • 4.1.2. Case-picking robots
  • 4.1.3. Comparison: grid-based AGCs and multi-layer case-picking robots
  • 4.1.4. Navigation technologies of case-picking robots
  • 4.1.5. Mobile manipulators
  • 4.1.6. Manipulator picking algorithm evolution
  • 4.2. Players
    • 4.2.1. Players - case-picking mobile robots
    • 4.2.2. Players - mobile picking manipulators
    • 4.2.3. Hybrid mobile manipulator
  • 4.3. Forecasts
    • 4.3.1. Forecasts
    • 4.3.2. Forecasts - case-picking robots
    • 4.3.3. Forecasts - mobile picking manipulators
    • 4.3.4. Toc of examples
  • 4.4. Examples of case-picking robots
    • 4.4.1. HAI Robotics
    • 4.4.2. Geek+
    • 4.4.3. Exotec Systems
    • 4.4.4. InVia Robotics
    • 4.4.5. Magazino
    • 4.4.6. BionicHive
    • 4.4.7. Caja Robotics
  • 4.5. Examples of mobile picking manipulators
    • 4.5.1. IAM Robotics
    • 4.5.2. IAM Robotics
    • 4.5.3. Fetch Robotics
    • 4.5.4. Youibot

5. HEAVY-DUTY LEVEL-4 AUTONOMOUS TRUCKS

  • 5.1.1. Pain points in the trucking industry
  • 5.1.2. Why autonomous trucks?
  • 5.1.3. SAE levels of automation
  • 5.1.4. Level-2 and level-4 trucking
  • 5.1.5. Level-4 MaaS for trucking
  • 5.1.6. Authorities for regulating autonomous driving
  • 5.1.7. The Autonomous Legal Race
  • 5.2. Players
    • 5.2.1. Funding
    • 5.2.2. Players
    • 5.2.3. Market readiness level of L4 autonomous truck companies
  • 5.3. Forecasts
    • 5.3.1. Forecast
    • 5.3.2. ToC of examples
  • 5.4. Examples of level-4 autonomous trucking companies
    • 5.4.1. TuSimple
    • 5.4.2. TuSimple's AFN
    • 5.4.3. TuSimple's unique perception solution
    • 5.4.4. Perception system of TuSimple's autonomous trucks
    • 5.4.5. TuSimple's enhanced night vision camera system
    • 5.4.6. World's first fully autonomous semi-truck operating on public roads without human intervention
    • 5.4.7. Embark
    • 5.4.8. Embark: sensors
    • 5.4.9. Einride
    • 5.4.10. Einride: a closer look into the T-pod and E-truck
    • 5.4.11. Einride: sensors of T-pod
    • 5.4.12. Kodiak Robotics
    • 5.4.13. Plus.ai
    • 5.4.14. FABU
    • 5.4.15. Volvo Truck
    • 5.4.16. Daimler
    • 5.4.17. Waymo Driver in autonomous trucks
    • 5.4.18. Hyundai catching up in the autonomous trucking race

6. AUTONOMOUS LAST MILE DELIVERY

  • 6.1.1. What is last mile delivery?
  • 6.1.2. Last mile delivery: the most expensive part
  • 6.1.3. Why autonomous last mile delivery?
  • 6.1.4. Supporting infrastructures
  • 6.1.5. How warehouse infrastructures goes de-centralized to adapt to e-commerce needs?
  • 6.1.6. "Last metre" delivery: robot delivery to doorsteps
  • 6.1.7. How can the items be autonomously delivered in last mile?
  • 6.1.8. Comparison: ground-based vehicles vs. drones
  • 6.1.9. Comparison: ground-based vehicles vs. drones
  • 6.2. Technologies
    • 6.2.1. Technologies for ground-based delivery vehicles: sensors
    • 6.2.2. Technologies for ground-based delivery vehicles: localisation and mapping
    • 6.2.3. Technologies for ground-based delivery vehicles: vehicle connection
    • 6.2.4. Technologies for ground-based delivery vehicles: teleoperation and cyber security
    • 6.2.5. Technologies for ground-based delivery vehicles: restrictions
    • 6.2.6. Technologies for drones: two forms of designs
    • 6.2.7. Technologies for drones: sensors
    • 6.2.8. Technologies for drones: restrictions
  • 6.3. Regulations
    • 6.3.1. Regulations - for delivery vehicles
    • 6.3.2. Regulation recent updates - for delivery vehicles
    • 6.3.3. Regulation - for delivery drones
    • 6.3.4. Regulation recent updates - for delivery drones
  • 6.4. Market players
    • 6.4.1. Players - funding of start-ups
    • 6.4.2. Players - number of companies: share by region
    • 6.4.3. Players - what do they deliver now?
    • 6.4.4. Players - autonomous delivery ground-based vehicles
    • 6.4.5. Players - autonomous delivery drones
    • 6.4.6. Timeline - drone delivery companies
  • 6.5. Forecast
    • 6.5.1. Market revenue forecasts for autonomous last mile delivery vans, sidewalk robots and drones
    • 6.5.2. Cost comparison - employing human delivery drivers vs. ground-based autonomous delivery vans
    • 6.5.3. Forecasts - autonomous delivery ground-based vehicles
    • 6.5.4. Forecasts - autonomous delivery ground-based vehicles
    • 6.5.5. Forecasts - autonomous delivery drones
    • 6.5.6. ToC for examples
  • 6.6. Examples of autonomous last mile delivery vans
    • 6.6.1. Nuro
    • 6.6.2. Neolix
    • 6.6.3. JD.com
    • 6.6.4. Meituan
    • 6.6.5. Alibaba
    • 6.6.6. Cleveron
    • 6.6.7. Udelv
    • 6.6.8. Refraction.ai
  • 6.7. Examples of autonomous last mile delivery sidewalk robots
    • 6.7.1. Starship Technologies
    • 6.7.2. ZMP
    • 6.7.3. Amazon
    • 6.7.4. Kiwibot
    • 6.7.5. Serve Robotics (formerly Postmates X)
    • 6.7.6. Robby Technologies
  • 6.8. Examples of autonomous last mile delivery drones
    • 6.8.1. Amazon Prime Air: when will it be ready?
    • 6.8.2. Zipline
    • 6.8.3. Wing
    • 6.8.4. Matternet
    • 6.8.5. Flytrex
    • 6.8.6. Wingcopter
    • 6.8.7. Flirtey
    • 6.8.8. Antwork

7. FORECAST SUMMARY

  • 7.1. Overall forecasts
    • 7.1.1. Overall forecasts - mobile robots excluding L4 trucks
    • 7.1.2. Overall forecasts - heavy-duty L4 trucks
    • 7.1.3. Forecast numbers - intralogistics transporting robots
    • 7.1.4. Forecast numbers - other products and the sum of market revenue
  • 7.2. Market revenue forecasts by product categories
    • 7.2.1. Forecasts - AGVs
    • 7.2.2. Forecasts - grid-based AGC
    • 7.2.3. Forecasts - AMRs
    • 7.2.4. Forecasts - mobile case-picking robots
    • 7.2.5. Forecasts - mobile manipulators
    • 7.2.6. Forecasts - heavy-duty autonomous L4 trucks
    • 7.2.7. Forecasts - ground-based autonomous last mile delivery vehicles
    • 7.2.8. Forecasts - autonomous last mile delivery drones