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 サービスロボット 2026-2036年：技術、プレーヤー、市場Service Robots 2026-2036: Technologies, Players, and Markets 物流・配送ロボット、ソーシャルロボット、清掃ロボット、農業ロボット、キッチンロボット、捜索・救助ロボット、建設ロボット、水中ロボットを含むサービスロボット産業の技術・市場評価 サ... もっと見る
サマリー
物流・配送ロボット、ソーシャルロボット、清掃ロボット、農業ロボット、キッチンロボット、捜索・救助ロボット、建設ロボット、水中ロボットを含むサービスロボット産業の技術・市場評価
サービスロボットは、モビリティ、知覚、AI、コスト削減の進歩に牽引され、複数のセクターで支持を集め続けている。IDTechExの最新レポートでは、世界のサービスロボット市場を包括的に評価し、配送・物流ロボット、清掃・消毒ロボット、ソーシャルロボット、農業ロボット、厨房・レストランロボット、水中ロボット、捜索・救助ロボット、建設・解体ロボットなどの主な用途を調査している。本レポートでは、主要な実現技術、市場ダイナミクス、競争環境、将来的なビジネスチャンスを評価し、10年間の地域別詳細予測も掲載しています。
構造化された環境で動作する従来の産業用ロボットとは異なり、サービスロボットは日常的な環境で人と対話し、タスクを実行するように設計されている。その用途は、倉庫の自動化や接客サービスから農業や海洋検査まで多岐にわたる。商業化の段階はまだ用途によって大きく異なるが、長期的にはIDTechExは持続的な長期成長を予測している。IDTechExのレポートでは、これらのロボットをアプリケーションの成熟度、技術的難易度、市場促進要因に基づいて区分している。
物流ロボットと清掃ロボットがサービスロボットの最大市場である一方、水中ロボットや、それほどではないが厨房・レストランロボットはよりニッチな市場にとどまっている。出典Service Robots 2026-2036
配送ロボットと物流ロボット
物流と倉庫管理における自動化は、サービスロボット市場の最大かつ最も確立されたセグメントであることに変わりはない。移動ロボット、ラストワンマイル配送車、物流に特化したドローンは現在、物流センター、キャンパス、小売環境、管理された公共スペースでの商品の移動をサポートするために広く配備されている。物流もまた、人型ロボットにとって非常に重要なユースケースである。
一般的に、技術的な複雑さが低いか中程度で、投資対効果の経路が明確に定義されている物流ロボットは、サービスロボット市場全体で最も強力な成長ドライバーの一つである。コンピュータ・ビジョン、自律型ソフトウェア、マッピング技術の進歩により、作業速度の向上と人的介入の低減が可能になり、その採用が進んでいる。
清掃・消毒ロボット
清掃・消毒ロボットは依然としてサービスロボットの2番目に大きなカテゴリーである。これらのロボットには家庭用システムと業務用システムの両方があり、業務用清掃ロボットが最も急速に成長しているのは、広い商業エリアをカバーし、労働力の依存を減らすことができるためである。アプローチは、物理的なスクラブ機構から、UV-C消毒のような非接触洗浄技術まで多岐にわたる。
パンデミックに特化した需要は正常化しているが、長期的な構造的要因、特に商業不動産、ホスピタリティ、ヘルスケアにおける人員不足と業務効率化要件が引き続き採用を支えている。
ソーシャルロボット
ソーシャルロボットは、人と直接対話するために設計されている。主な用途は、接客業、小売業、教育、医療などである。空港や病院などの環境では、ナビゲーション支援、チェックイン支援、来客案内などにソーシャルロボットの利用が増えている。
ヘルスケアは、特に認知支援や治療への応用が期待される分野である。ロボットは、認知機能が低下している人々に、構造化されたルーチン、社会的関与、記憶の強化を提供することができる。しかし、倫理的な考慮や規制の枠組みが、展開のペースを形成し続けている。感情の信憑性、データ・セキュリティ、脆弱なユーザーへの心理的影響に関する疑問は、より広範な導入には慎重な監視と標準化が必要であることを意味している。
農業用ロボット
農業用ロボットは、サービス・ロボット市場において新興ではあるが戦略的に重要なセグメントである。これらのシステムは、労働力の制約の増大と食糧生産の効率向上への圧力に対処することを目的としている。アプリケーションには、ロボットによる収穫、精密散布、除草、作物モニタリングなどが含まれる。
農業環境は、起伏の多い地形、変わりやすい天候、限られた接続性といった独特の課題をもたらす。これらの要因は、ハードウェアの要件を高め、ソリューションの標準化を遅らせる。さらに、農業分野の利益率は一般的に低いため、高コストのロボット・システムへの投資意欲は限られる。とはいえ、コンピューター・ビジョン、グリッパー、自律航法への継続的な投資、特に特殊作物への投資は、予測期間中に新たな採用を呼び起こすと予想される。
レストラン・厨房ロボット
レストラン・ロボット（ロボット・ウェイター）や厨房ロボット（ロボット・シェフ）は、持続的な労働力不足と調理における一貫性の必要性から知名度を高めている。これらのロボットは、クイックサービス・レストランのような大量の料理を提供する環境において、スペースの利用を最適化し、無駄を省き、予測可能な品質をサポートすることができる。
高い初期費用が依然として大きな障壁となっている。外食市場の大半を占める中小規模の事業者は、一般的に利幅が狭く、資金調達の選択肢が限られている。より手ごろな価格のロボットとロボティクス・アズ・ア・サービス（RaaS）の出現が、今後の取り込みを促進するであろう。高度に標準化された環境向けの完全自動化または半自動化食品調理モジュールに対する関心は依然として高く、2026 年から 2036 年にかけては、このモジュールがより広く商業的に採用されるようになると思われる。
水中ロボット
水中ロボットは、検査、測量、科学研究、防衛に使用される。民間分野では、水産養殖のモニタリング、パイプラインの検査、海洋生息地の調査などに応用されている。
水中環境では、視界の制限、通信の制約、海洋生物への暴露など、技術的に大きな課題が生じる。そのため、ソナー、圧力センサー、音響高度計、高度なナビゲーション・アルゴリズムなど、高度なセンサー・パッケージが必要となる。その結果、水中ロボットは依然として比較的高価である。こうした制約があるにもかかわらず、インフラ監視のニーズやオフショア産業の拡大により、需要は今後10年間を通じて増加すると予測されている。
捜索・救助ロボット
気候関連の災害や異常気象が頻発するにつれて、捜索・救助ロボットが注目を集めている。これらのロボットは、倒壊した建物、浸水地域、山火事地域など、人間の立ち入りが制限される危険で予測不可能な環境で活動するように設計されている。特殊なセンサー、赤外線画像、頑強な運動システムを装備したロボットは、瓦礫をナビゲートし、生存者を特定し、重要な状況データを対応者に伝えることができる。
サーチ＆レスキュー・ロボットは、まだ新興市場であるが、高い信頼性と堅牢性が技術的に要求されることから、幅広いサービス・ロボット産業の中でも、明確なセグメントとして位置づけられている。
建設・解体用ロボット
建設・解体用ロボットは、長期的に大きな可能性を秘めた、もうひとつの新しいカテゴリーである。建設業界が持続的な労働力不足と安全性への懸念に直面する中、掘削、レンガ積み、表面処理、管理された解体など、反復的でリスクの高い作業を実行できるロボットは、人間の労働力を補う実用的な存在としてますます注目されている。
建設環境における自律性は、ダイナミックなレイアウトや変化しやすい現場条件のため、依然として技術的に厳しい。しかし、半自律型や協調型のシステムは、主に解体用途において、すでにその価値を実証しつつある。
結論
サービスロボット市場は、多業種にわたる広範な商業的採用に向けて急速に成長している。IDTechExのサービスロボット2026-2036年レポートでは、アプリケーションの多様性とセグメント間の成熟度の不均一性の両方を強調している。物流、清掃、一部の屋内サービス用途が市場を牽引する一方で、農業ロボット、水中システム、捜索救助ロボット、建設・解体ロボットなどの新興分野が長期的に大きなビジネスチャンスをもたらしている。
主な内容
本レポートでは以下の情報を提供しています：
技術、プレーヤー分析、アプリケーション動向＆分析
10年間のきめ細かな市場予測＆分析：
目次1.要旨
1.1.ロボットの分類：産業用ロボットとサービスロボット
1.2.サービスロボットの定義
1.3.2024年の世界の労働力不足
1.4.サービスロボットの応用分野
1.5.サービスロボットの分類
1.6.本レポートの対象アプリケーションは？
1.7.サービスロボットの概要
1.8.サービスロボットを開発する企業
1.9.サービスロボット市場の用途別概況 2025-2036年
1.10.買収と合併モバイルロボット
1.11.さまざまな清掃アプリケーションの現状と市場の可能性
1.12.ソーシャルロボット：アプリケーションの概要
1.13.捜索・救助ロボットの主な利点
1.14.建設・解体ロボット市場の主要企業
1.15.農業ロボットのロボットカテゴリー別市場予測 2025-2036年
1.16.利点 - 短い投資回収期間と高い効率性
1.17.キッチンロボット地域別市場区分 2025-2036年
1.18.水中ロボット：用途別市場規模 2025-2036年
1.19.ロボット工学のためのビジョン・ランゲージ・アクション（VLA）モデル
1.20.様々なSLAMアプローチの利点とIDTechExの見解
2.サービスロボット - 導入と概要
2.1.ロボットの進化 - 産業用ロボットからサービスロボットへ
2.2.ロボットとは何か？
2.3.2種類のロボット
2.4.サービスロボットとは？
2.5.サービスロボットの市場ポジションは？
2.6.全タイプのサービスロボットメーカー数（地域別）
2.7.市場業種別の考察
2.8.サービスロボットの潜在的用途
2.9.サービスロボット開発企業
3.配送と物流におけるサービスロボット
3.1.1.物流におけるサービスロボット - 概要
3.1.2.移動ロボットとは？
3.1.3.物流・配送業界における労働力の課題
3.1.4.2024年の世界の労働力不足
3.1.5.現在の物流モバイルロボット市場の主な影響要因
3.1.6.なぜモバイルロボットなのか？
3.1.7.モ
3.2.3.自動搬送台車（AGV/Cs）
3.2.4.グリッドベース無人搬送台車（Grid-Based AGC）
3.2.5.自律移動ロボット(AMR) - (1)
3.2.6.自律移動ロボット（AMR） - (2)
3.3.技術の比較
3.3.1.物体検知用センサー
3.3.2.AGV と AMR への移行
3.3.3.ナビゲーション技術の変遷
3.3.4.移動ロボット vs 固定オートメーション
3.3.5.移動ロボットと固定オートメーションの比較
3.3.6.なぜ倉庫で移動ロボットを使うのか？
3.3.7.AGV/CとAMRの比較
3.3.8.AGV/Cs vs AMR
3.3.9.完全自律型独立移動ロボットへの技術進化
3.4.主要市場プレーヤーの分析
3.4.1.地域プレーヤーの概要
3.4.2.地域プレーヤーの分布 - 2023年現在
3.4.3.プレーヤー - 資金調達
3.4.4.プレーヤー - AGVの主要企業
3.4.5.グリッドベースAGCのプレーヤー - 主要企業
3.4.6.AMR のプレーヤー - 主要企業
3.5.予測
3.5.1.予測：イントラロジスティクス資材輸送の市場規模
3.6.モバイルピッキングロボット
3.6.1.現在の市場におけるモバイルピッキングロボットの2つの形態
3.6.2.ケースピッキングロボット
3.6.3.ケースピッキングロボット
3.6.4.比較：グリッド型AGCと多層型ケースピッキングロボット
3.6.5.比較グリッド型AGCと多層式ケースピッキングロボット
3.6.6.比較グリッド型AGCと多層式ケースピッキングロボット
3.6.7.ケースピッキングロボットのナビゲーション技術
3.6.8.移動マニピュレータ
3.6.9.ピッキング・アルゴリズムの進化
3.6.10.プレーヤー - ケースピッキングロボット＆モバイルピッキングマニピュレーター
3.7.市場参入企業
3.7.1.プレーヤー：ケースピッキング移動ロボット
3.7.2.ピッキング・マニピュレーター
3.7.3.ハイブリッドモバイルマニピュレーター
3.7.4.HAI Robotics
3.7.5.HAI Robotics
3.7.6.ギークプラス
3.7.7.エキゾテック・システムズ
3.7.8.エクソテック・システムズ
3.7.9.インビア・ロボティクス
3.7.10.マガジーノ
3.7.11.マガジーノ
3.7.12.バイオニックハイブ
3.7.13.カハ・ロボティクス
3.8.移動式ピッキング・マニピュレーターの用途
3.8.1.フェッチ・ロボティクス
3.8.2.ユイボット
3.8.3.IAM Robotics
3.8.4.IAMロボティクス
3.8.5.ユイボット
3.9.予測
3.9.1.モバイルピッキングロボットの予測：2019-2032年
3.10.自律型ラストワンマイル配送ケースピッキングロボット
3.10.1.なぜ自律型ラストワンマイル配送なのか？
3.10.2.自律型ラストワンマイル配送
3.10.3.比較：地上車両とドローンの比較
3.10.4.比較：地上車両とドローンの比較
3.10.5.ラストワンマイル配送とは？
3.10.6.ラストワンマイル配送：最もコストがかかる部分
3.10.7.なぜ自律型ラストワンマイル配送なのか？
3.10.8.インフラのサポート
3.10.9.Eコマースの需要を満たす分散型倉庫インフラ？
3.10.10.「ラストワンマイル」配送：ロボットによる戸口配送
3.10.11.自律型ラストワンマイル配送
3.10.12.比較：地上車両とドローンの比較
3.10.13.比較：地上車両とドローンの比較
3.11.技術
3.11.1.地上配送車の技術センサー
3.11.2.ローカライゼーションとマッピング
3.11.3.車両接続
3.11.4.地上配送車の技術制限
3.11.5.ドローン向け技術センサー（1）
3.11.6.規制-配送車両向け
3.11.7.規制の最新情報米国
3.11.8.規制の最新情報中国
3.11.9.規制の最新情報：中国
3.11.9：英国およびEU
3.11.10.規制の最新情報日本と韓国
3.11.11.地上配給車の技術：ローカライゼーションとマッピング
3.11.12.地上配車用技術：車両接続
3.11.13.ドローンのための技術：デザインの2つの形態
3.11.14.ドローンのための技術センサー
3.11.15.ドローンのための技術規制
3.12.規制
3.12.1.規制 - 配達車両の場合
3.12.2.国別のドローン規制の概要
3.13.市場プレーヤー
3.13.1.プレーヤー - ラストマイルの新興企業への資金提供
3.13.2.プレーヤー - 地域別の台数分布
3.13.3.プレーヤー - 今、何を配達しているのか？
3.13.4.プレーヤー - 自律型配送の地上車両
3.13.5.プレーヤー - 自律型配送ドローン
3.14.予測
3.14.1.自律型ラストワンマイル配送ロボットの市場収益予測：2025-2036年
3.15.ヒューマノイドロボット
3.15.1.ヒューマノイド・ロボットの概要
3.15.2.なぜヒューマノイドロボットなのか、ヒューマノイドロボットと専用ロボットの違いは何か？
3.15.3.ヒューマノイド・ロボットの採用を加速させているものは何か？
3.15.4.ヒューマノイド・ロボットの普及を妨げているものは何か？
3.15.5.ヒューマノイド・ロボットの分野に参入する大手企業
3.15.6.パートナーシップと採用
3.16.物流業界
3.16.1.物流業界におけるヒューマノイドロボットの導入
3.16.2.物流業界におけるヒューマノイドロボットの利点と課題
3.16.3.物流業界におけるヒューマノイドロボットのリーディングカンパニー、アジリティ・ロボティクス
3.16.4.倉庫で使用されるヒューマノイドロボットの協力エリア - 安全性の課題
3.16.5.BYD - ヒューマノイドロボットによるUBTechのラストワンマイル配送
3.16.6.GXOとApptronik
3.16.7.フィギュアのヘリックス：物流における人型ロボット
3.16.8.物流業界におけるヒューマノイド・ロボットが処理する作業の推定スケジュール
3.17.規制と商業上の課題
3.17.1.懸念事項：安全性、規制、データプライバシー
3.17.2.ヒューマノイドロボットに関する地域規制
3.18.予測
3.18.1.物流におけるヒューマノイドロボット販売台数：2025-2036年
3.18.2.物流におけるヒューマノイドロボットの市場規模 2025-2036年
4.消毒ロボット・清掃ロボット
4.1.はじめに
4.1.1.清掃ロボットとは？
4.1.2.パンデミックから着想を得た清掃ロボット - 消毒ロボット
4.1.3.病院の医療関連感染を減らす消毒ロボット
4.1.4.ベンチャーキャピタルからの注目の高まりと企業数・売上高の増加
4.1.5.技術準備レベル（TRL）に関する留意点
4.1.6.さまざまな清掃アプリケーションの現状と市場の可能性
4.1.7.清掃ロボットの分類
4.2.主要実現技術、サプライチェーン、主要プレーヤー
4.2.1.床清掃ロボットの主要コンポーネント
4.2.2.消毒技術の進化
4.2.3.清掃効率 - 自律移動
4.2.4.清掃効率 - エンドエフェクターシステム
4.2.5.直接的相互作用：SWOT分析
4.2.6.間接的相互作用：SWOT分析
4.2.7.ロボット掃除機のナビゲーションシステム
4.2.8.経路計画
4.2.9.LDS（レーザー距離センサー）SLAMとvSLAM
4.2.10.障害物回避技術 - 比較
4.2.11.窓・壁清掃ロボット - 安全性と信頼性
4.2.12.地域別主要プレーヤー
4.2.13.ロボット清掃と従来の清掃の比較
4.3.推進要因と障壁
4.3.1.推進要因 - 家電製品の自動化の進展
4.3.2.推進要因：コスト削減と大きな潜在市場
4.3.3.推進要因 - お掃除ロボットの優れた効率性
4.3.4.障壁 - 家電製品に対する支出の減少
4.3.5.障壁：騒音と頻繁なメンテナンス
4.3.6.障壁：チップ不足と価格上昇
4.3.7.主な要点 - 推進要因と障壁
4.4.手動式洗浄と非UV式洗浄とUV式消毒ロボットの比較
4.4.1.手動式洗浄ロボットと非UV式洗浄ロボット、UV式消毒ロボット
4.4.2.手動式洗浄ロボットと非UV式洗浄ロボットとUV式消毒ロボット
4.4.3.技術革新の普及：5つの段階
4.4.4.手動清掃 vs 非紫外線清掃ロボット vs 紫外線消毒ロボット
4.4.5.家庭用モップ掛けロボットの比較
4.5.用途と注目企業
4.6.消毒ロボット
4.6.1.2022年冬季オリンピック
4.6.2.Geek+ - Jasmin - 中国
4.6.3.Fetch Robotics & Build with Robots - Breezy One - アメリカ
4.6.4.ICU・病院向け紫外線消毒ロボット
4.6.5.UVライトとUVベースの消毒ロボット
4.6.6.GlobalDWS - 消毒サービスロボット（DSR） - カナダ
4.6.7.エボルブレイボティクス - Evolve Raybotix Sol/Eos/Neo - イギリス
4.7.床清掃ロボット
4.7.1.Brain Corp - 米国 - BrainOS®
4.7.2.ブレイン社のSWOT
4.7.3.ロボデッキデッキ清掃ロボット
4.7.4.ロボデッキ SWOT
4.7.5.TASKI - USA - Swingobot 2000
4.7.6. iRobot - USA
4.7.7. iRobot Roomba と Braava ファミリー
4.7.8.エコバックス・ロボティクス - 中国
4.7.9.エコバックス・ロボティクス - DEEBOT 710
4.7.10.エコバックス・ロボティクス - DEEBOT 710
4.8.窓・壁清掃ロボット
4.8.1.エコバックス - WINBOT 920
4.8.2.HOBOT
4.9.市場予測
4.9.1.各ロボットの市場と技術的難点
4.9.2.地域別家庭用掃除ロボット2025-2036年
4.9.3.地域別業務用清掃ロボット2025-2036年
4.9.4.地域別清掃ロボット2025-2036年
5.ソーシャルロボット
5.1.はじめに
5.1.1.ソーシャルロボットとは？
5.1.2.なぜソーシャルロボットなのか？
5.1.3.なぜソーシャルロボットなのか？
5.1.4.サプライチェーン分析
5.2.アプリケーション
5.2.1.アプリケーションの概要
5.2.2.アプリケーションの概要
5.2.3.アプリケーション - 社会・医療支援（自閉症）
5.2.4.アプリケーション - 教育 - 潜在市場
5.2.5.アプリケーション - ホスピタリティ産業
5.2.6.ホスピタリティ産業におけるソーシャルロボット：利点と欠点
5.2.7.アプリケーション-ホスピタリティ産業-冬季オリンピック
5.2.8.アプリケーション - ホスピタリティ産業 - ミュンヘンオリンピック
5.2.9.アプリケーション - その他（例：スペースコンパニオン、セックスコンパニオン）
5.2.10.主要な要点
5.3.主要実現技術
5.3.1.技術の概要と設計要件
5.3.2.外観 - 身体的特徴と制御システム
5.3.3.実用化されているロボットの設計仕様
5.3.4.機能性 - 人間とロボットのインタラクション
5.3.5.人間とロボットのインタラクション - 音声ベースとテキストベースのインタラクションワークフロー
5.3.6.音声ベースのワークフロー - NLP、NLU、NLG
5.3.7.マルチモダリティベースのインタラクションワークフロー
5.3.8.安全性要件 - センサー、ナビゲーション、ローカリゼーションシステム
5.3.9.技術トレンドの可能性 - センシング技術
5.3.10.ロボットセンシング：なぜ今なのか？
5.3.11.LiDAR：歴史的オプション？
5.3.12.LiDARの価格分析
5.3.13.ソーシャルロボットの技術概要 - LOVOT by Groove X
5.3.14.技術仕様 - LOVOT
5.3.15.ソーシャルロボット用新型センサー - Softbank Pepper
5.3.16.タッチセンサ - 静電容量式タッチセンシング技術の紹介
5.3.17.静電容量式センサー：動作原理
5.3.18.ハイブリッド静電容量式／ピエゾ抵抗式センサー
5.3.19.新たな電流モードセンサー読み出し：原理
5.3.20.電流モード静電容量式センサー読み出しの利点
5.3.21.静電容量式タッチセンサのSWOT分析
5.3.22.社会的ロボットの潜在的トレンド - 触覚フィードバック
5.3.23.電源システム - リチウムイオン電池
5.4.市場分析とビジネス洞察
5.4.1.規制 - ソーシャルロボットに対する考え方の違い
5.4.2.データ・プライバシーとデータ・セキュリティ - 異なるデータ・タイプ間で高い相関性
5.4.3.ソーシャルロボット - 根本的に非倫理的？
5.4.4.ソーシャルロボット市場のポーターズファイブフォース分析
5.5.主要企業分析
5.5.1.主要企業の地域別分布
5.5.2.ムービア・ロボティクス教育・セラピーロボット
5.5.3.Movia RoboticsのSWOT
5.5.4.エンボディド社Moxie, USA（販売終了）
5.5.5.エンボディード社モキシー
5.5.6.Moxieの製造中止
5.5.7.グルーヴX - LOVOT - 日本
5.5.8.グルーブX：LOVOT SWOT
5.5.9.ソフトバンクロボティクスPepper
5.6.市場分析
5.6.1.地域別医療市場予測2025-2036年
5.6.2.接客業の用途別市場予測：2018-2032年
5.6.3.ソーシャルロボットの市場規模：2023-2036年
6.農業用サービスロボット
6.1.はじめに
6.1.1.農業における主な課題
6.1.2.サービスロボットは農業でどのように利用できるか？
6.1.3.主なプレイヤーの地理的分布
6.2.除草・播種ロボット
6.2.1.ほとんどの商業用圃場ロボットは除草に使われている
6.2.2.有人散布から自律型精密除草へ
6.2.3.自律型超精密除草への技術進歩
6.2.4.Vitiroverによる自律除草ロボット
6.2.5.ナイーオ・テクノロジーズのDino
6.2.6.エコボット社のGEN-2
6.2.7.完全自律型トラクターと運搬車
6.2.8.ドライバーレスの自律型大型トラクターに向けた技術の進歩
6.2.9.大型トラクターのトラクターガイダンスとオートスティア技術
6.2.10.トラクタのオートスティア - 自律走行への第一歩
6.2.11.半自律型「フォローミー」トラクター
6.3.完全自律走行型無人トラクター
6.3.1.主要トラクター会社が開発した自律走行トラクターのコンセプト
6.3.2.ジョンディア
6.3.3.CNHインダストリアルとブルーホワイト
6.3.4.クボタ
6.3.5.完全自律走行トラクターはいつ完成するのか？
6.3.6.自律走行トラクターの技術開発
6.3.7. ファーマトロニクスのeTrac
6.3.8.AgXeed社のAgBot
6.3.10.AgBot T2 7 シリーズ（2025年）
6.4.農業用ドローン
6.4.1.ドローンアプリケーションパイプライン
6.4.2.農業用ドローン産業のバリューチェーン（1）
6.4.3.農業用ドローン産業のバリューチェーン（2）
6.4.4.農業用ドローン産業のバリューチェーン（3）
6.4.5.農業用UAV/ドローン主な用途
6.4.6.農業用ドローン主な検討事項
6.4.7.農業における空撮
6.4.8.農業用ドローンの主な種類
6.4.9.ドローンイメージングに使用されるセンサーの比較
6.4.10.ドローン vs 人工衛星 vs 航空機
6.4.11.ドローン散布はどこで規制承認されているか？
6.4.12.市販されている散布用ドローン
6.4.13.農業用ドローン：企業の状況
6.4.14.農業用散布ドローン-農薬と肥料
6.4.15.作物のモニタリングと分析におけるドローン
6.4.16.農業におけるレーダー - Sarmap
6.4.17.クランフィールド大学 - UAVレーダーによる土壌水分モニタリング
6.4.18.市販の農作物モニタリング用ドローン
6.4.19.市販の農作物モニタリング用ドローン
6.4.20.ドローン・イメージングで使用されるセンサーの比較
6.4.21.ドローンイメージングに使用されるセンサーの比較
6.4.22.EUのアグリドローン管理の進展
6.4.23.米国のアグリドローン管理の進捗状況
6.4.24.中国のアグリドローン管理の進展
6.4.25.欧州における農業ドローン農薬管理 - ISO 23117-1:2023 / ISO 23117-2:2025 (1)
6.4.26.欧州における農業用ドローンによる農薬管理 - ISO 23117-1:2023 / ISO 23117-2:2025 (2)
6.4.27.Tevel Aerobotics Technologies社のフルーツピッキングドローン
6.4.28.HayBeeSee社のCropHopper
6.4.29.垂直農法におけるデジタルモニタリング
6.5.予測
6.5.1.農業ロボット、ロボットカテゴリー別市場予測
7.厨房とレストランにおけるサービスロボット
7.1.はじめに
7.1.1.厨房・レストラン用ロボットとは？
7.1.2.外食産業における現在の課題と解決策の提案-労働問題
7.1.3.外食産業における現在の課題と解決策提案-外的要因
7.1.4.外食産業における現在の課題と解決策提案-COVIDの遺産
7.2.厨房ロボット（ロボットシェフ）
7.2.1.厨房ロボットの利点-推進要因
7.2.2.厨房ロボットの利点-推進要因
7.2.3.厨房ロボットの理想的なアプリケーションシナリオ
7.2.4.アプリケーション冬季オリンピック
7.2.5.アプリケーション冬季オリンピック - ロボットバーテンダー
7.2.6.課題：高価格と長い投資回収期間
7.2.7.課題：大量需要を満たすための技術調整
7.2.8.キーポイント
7.3.レストランロボット
7.3.1.レストランロボットとは？
7.3.2.レストランロボット（ロボットウェイター）のワークフロー
7.3.3.レストランロボットのバリューチェーン
7.3.4.バリューチェーンの詳細
7.3.5.メリット - 投資回収期間が短く、効率が高い
7.3.6.障壁
7.4.主な実現技術
7.4.1.センサーシステム
7.4.2.感覚システム
7.4.3.SLAM - ローカライゼーションとマッピングの同時実行
7.4.4.主要プレーヤー - 地理的分布
7.4.5.プドゥ・ロボティクス中国
7.4.6.Pudu Robotics SWOT
7.4.7.クァンタム・ロボティクス - エイミー - オーストラリア
7.4.8.クァンタム・ロボティクスSWOT
7.4.9.ベア・ロボティクス - Servi - アメリカ
7.4.10.モーリーロボティクス - イギリス
7.5.予測
7.5.1.地域別市場区分2025-2036年
7.5.2.キッチンロボット（ロボットシェフ）市場規模：2018-2032年
7.5.3.レストランロボット（ロボットウェイター）市場規模：2023-2036年
7.5.4.キッチンロボット販売台数：2023-2036年
7.5.5.レストランロボットの販売台数：2025-2036年
8.水中ロボット
8.1.はじめに
8.1.1.水中ロボットとは何か？
8.1.2.水中ロボットの概要
8.2.用途
8.2.1.用途-軍事用途
8.2.2.用途-資源探査
8.2.3.用途-資源探査
8.2.4.用途 - 洋上風力発電所
8.2.5.用途：洋上風力発電の基礎、水中ケーブルの探知とリサイクル
8.2.6.用途-穴探知（水力発電所、水中トンネル）
8.2.7.応用 - 養殖
8.2.8.環境と海洋種のモニタリング
8.3.課題
8.3.1.水中ロボットの課題
8.3.2.課題-水中での電力供給と接続
8.3.3.課題-水中ナビゲーションとセンシング
8.3.4.水中ロボットの課題-価格とコスト
8.4.主要な実現技術
8.4.1.AUVとROVの比較
8.4.2.水中ロボットのバリューチェーン
8.4.3.主要技術 - センシングとナビゲーション
8.4.4.水中ロボット用センサー
8.4.5.水中ロボット用センサー
8.4.6.ナビゲーションとローカライゼーション技術
8.4.7.水中ロボットの定位とナビゲーション
8.4.8.慣性航法と推測航法
8.4.9.デッドレコニングと慣性航法の欠点
8.4.10.音響測距
8.4.11.ソナー
8.4.12.ソナー
8.4.13.地球物理航法
8.4.14.重力航法と地磁気航法
8.4.15.水中ロボットの光学センシング
8.4.16.水中ロボットの定位とナビゲーション
8.4.17.ガイダンスとナビゲーションを実現するフローチャート
8.4.18.コア技術要件とイネーブラー
8.4.19.技術、アプリケーション、課題
8.5.ROV と AUV のプレーヤー
8.5.1.Kongsberg - HUGIN
8.5.2.Kongsberg - HUGIN
8.5.3.サブリュー
8.5.4.ブルーフィン・ロボティクス
8.5.5.AUV DeDAvE - フラウンホーファー
8.5.6.オセアニアリング・インターナショナル社
8.5.7.テクニップFMC
8.5.8.博雅公大（北京）ロボット技術
8.5.9.Boya Gongdao - ROBO-ROV SEALION と MANATEE
8.5.10.その他の注目企業とAUV
8.5.11.大宇造船とECA SA
8.5.12.Evo LogicsとTeledyne Webb Research
8.6.UGとHROVのプレーヤー
8.6.1.スローカム・グライダー・プラットフォーム
8.6.2.シーグライダーM6
8.6.3.ファルマスサイエンティフィック社のシーグライダー
8.7.予測
8.7.1.用途別市場規模2025-2036年
8.7.2.用途別市場シェア
9.建設・解体ロボット
9.1.導入と市場分析
9.1.1.建設・解体用ロボットとは？
9.1.2.建設・解体ロボット市場の主要企業
9.1.3.HAL Robotics
9.1.4.Epiroc Construction Robots
9.1.5.ハイペリオン・ロボティクス
9.1.6.アドバンスト・コンストラクション・ロボティクス
9.1.7.ビナ・ロボティクス
9.1.8.ハスクバーナ解体ロボット
9.1.9.ダスティロボティクス
9.2.予測
9.2.1.建設・解体ロボット市場予測
10.捜索・救助ロボット
10.1.はじめに
10.1.1.はじめに
10.1.2.捜索救助ロボットの主な利点
10.2.市場分析
10.2.1.捜索・救助ロボットのプレーヤー
10.2.2.Anybotics：ANYmal
10.2.3.サルコス・ロボティクス
10.2.4.ブルーアイ水中ドローン
10.2.5.ボストン・ダイナミクススポット
10.2.6.ボストン・ダイナミクススポット価格とセンサー
10.2.7.ディープロボティクス
10.2.8.ディープロボティクスX30センサーの負荷と技術
10.2.9.ディープ・トレッカー
10.2.10.ロボット犬の地域コスト格差
10.2.11.災害対応と捜索救助用ドローン
10.2.12.法執行機関のユースケース：空中監視と運用調整の強化
10.2.13.消防と災害対応：複雑で危険な環境におけるリアルタイムの空中インテリジェンス
10.2.14.捜索救助／緊急対応：犠牲者の位置特定を迅速化し、より安全な活動を可能にする
10.2.15.熱センサーとマルチセンサーペイロード
10.3.予測
10.3.1.捜索・救助ロボットの予測
11.ロボット工学ソフトウェア
11.1.はじめに
11.1.1.ロボット工学用ソフトウェアの紹介
11.1.2.さまざまな抽象化レベル
11.2.SLAM
11.2.1.SLAM（ローカライゼーションとマッピングの同時実行）
11.2.2.ローカライゼーションとマッピング、なぜ同時なのか？
11.2.3.ビジュアルSLAMとLiDAR SLAM
11.2.4.マルチセンサーSLAM
11.2.5.Exynテクノロジー
11.2.6.異なるSLAMアプローチの利点とIDTechEx Take
11.3.VLAモデル
11.3.1.ロボティクスのための視覚言語アクション（VLA）モデル
11.3.2.VLAモデルの進歩
11.3.3.パラダインAI
11.3.4.キーノン・ロボティクス
11.3.5.キーノンのVLAモデルの進歩と応用
12.予測の概要
12.1.サービスロボット市場の用途別概要 2025-2036年
12.2.規制と規制機関のいくつかの例
Summary
A technological and market evaluation of the service robot industry, including logistics and delivery robots, social robots, cleaning robots, agricultural robots, kitchen robots, search and rescue robots, construction robots, and underwater robots
Service robots continue to gain traction across multiple sectors, driven by advances in mobility, perception, AI, and cost reductions. IDTechEx's new report provides a comprehensive assessment of the global service robot market, examining major applications including delivery and logistics robots, cleaning and disinfection robots, social robots, agricultural robots, kitchen and restaurant robots, underwater robots, search and rescue robots and construction and demolition robots. The report evaluates key enabling technologies, market dynamics, competitive landscapes, and forward-looking opportunities, supported by granular 10-year regional forecasts.
Unlike traditional industrial robots that operate in structured environments, service robots are designed to interact with people and perform tasks in everyday settings. Their applications span from warehouse automation and hospitality services to agriculture and marine inspection. The stage of commercialization still varies significantly by application, but in the long term IDTechEx forecasts sustained, long-term growth. IDTechEx's report segments these robots based on application maturity, technical difficulty, and market drivers.
Logistics and cleaning robots are the largest markets for service robots, while underwater robots and, to a lesser extent, kitchen and restaurant robots, remain more niche. Source: Service Robots 2026-2036
Delivery and Logistics Robots
Automation in logistics and warehousing remains the largest and most established segments of the service robot market. Mobile robots, last-mile delivery vehicles, and logistics-focused drones are now widely deployed to support the movement of goods across distribution centres, campuses, retail environments, and controlled public spaces. Logistics also proves a very topical use case for humanoid robots.
Typically having low to moderate technical complexity and clearly defined return-on-investment pathways, logistics robots are among the strongest growth drivers across the service robot market. Adoption is supported by advances in computer vision, autonomous software, and mapping technologies, enabling higher operating speeds and fewer human interventions.
Cleaning and Disinfection Robots
Cleaning and disinfection robots remain the second largest category of service robots. They include both domestic and professional systems, with professional cleaning robots seeing the fastest growth due to their ability to cover large commercial areas and reduce labour dependency. Approaches range from physical scrubbing mechanisms to non-contact cleaning technologies such as UV-C disinfection.
While pandemic-specific demand has normalized, long-term structural drivers, particularly staffing shortages and operational efficiency requirements in commercial real estate, hospitality, and healthcare, continue to support adoption.
Social Robots
Social robots are designed for direct human interaction. Primary applications include hospitality, retail, education, and healthcare. In environments such as airports and hospitals, social robots are increasingly used for navigation assistance, check-in support, and visitor guidance.
Healthcare remains a particularly promising field, especially for cognitive support and therapeutic applications. Robots can provide structured routines, social engagement, and memory reinforcement for people experiencing cognitive decline. However, ethical considerations and regulatory frameworks continue to shape the pace of deployment. Questions around emotional authenticity, data security, and psychological impacts on vulnerable users mean that wider adoption will require careful oversight and standardisation.
Agricultural Robots
Agricultural robots represent an emerging but strategically important segment of the service robot market. These systems aim to address rising labour constraints and pressure to increase food production efficiency. Applications include robotic harvesting, precision spraying, weeding, and crop monitoring.
Agricultural environments pose unique challenges: uneven terrain, variable weather, and limited connectivity. These factors increase hardware requirements and slow the standardization of solutions. Additionally, the agricultural sector's typically thin profit margins can limit willingness to invest in high-cost robotic systems. Nevertheless, continued investment in computer vision, grippers, and autonomous
navigation, particularly for specialty crops, is expected to unlock new adoption over the forecast period.
Restaurant and Kitchen Robots
Restaurant robots (robotic waiters) and kitchen robots (robotic chefs) have gained visibility due to persistent labour shortages and the need for consistency in food preparation. These robots can optimise space usage, reduce waste, and support predictable quality in high-volume settings such as quick-service restaurants.
High upfront costs remain a significant barrier. Small and medium-sized operators, who make up the majority of the food service market, typically face tight margins and limited financing options. The emergence of more affordable robots and robotics-as-a-service (RaaS) will drive future uptake. Interest remains strong in fully or semi-automated food preparation modules for highly standardized environments, which will see wider commercial adoption between 2026 and 2036.
Underwater Robots
Underwater robots are used for inspection, surveying, scientific research, and defence. In the civil sector, applications include aquaculture monitoring, pipeline inspection, and marine habitat research.
Underwater environments introduce significant technical challenges: limited visibility, communication constraints, and exposure to marine life. These require sophisticated sensor packages including sonar, pressure sensors, acoustic altimeters, and advanced navigation algorithms. As a result, underwater robots remain relatively expensive. Despite these constraints, demand is projected to increase throughout the next decade, driven by infrastructure monitoring needs and expanding offshore industries.
Search and Rescue Robots
Search and rescue robots are gaining attention as climate-related disasters and extreme weather events become more frequent. These robots are designed to operate in hazardous, unpredictable environments where human access is limited, such as collapsed buildings, flooded zones, and wildfire areas. Equipped with specialised sensors, thermal imaging, and robust locomotion systems, they can navigate debris, identify survivors, and relay critical situational data to responders.
Although still an emerging market, the technical requirement for high reliability and ruggedness positions search and rescue robots as a distinct segment within the broader service robot industry.
Construction and Demolition Robots
Construction and demolition robots occupy another emerging category with strong long-term potential. As the construction industry faces sustained labour shortages and safety concerns, robots capable of performing repetitive, high-risk tasks, such as drilling, bricklaying, surface preparation, or controlled demolition, are increasingly seen as practical supplements to human labour.
Autonomy in construction environments remains technically demanding due to dynamic layouts and variable site conditions. However, semi-autonomous and collaborative systems are already demonstrating value, primarily for demolition applications.
Conclusions
The service robot market is growing rapidly towards widespread commercial adoption across multiple industries. IDTechEx's Service Robots 2026-2036 report highlights both the diversity of applications and the uneven maturity levels across segments. While logistics, cleaning, and select indoor service applications lead the market, emerging areas such as agricultural robotics, underwater systems, search and rescue robots, and construction and demolition robots present substantial long-term opportunities.
Key Aspects
This report provides the following information:
Technology, player analysis, application trends & analysis including:
10 Year Granular Market Forecasts & Analysis:
Table of Contents1. EXECUTIVE SUMMARY
1.1. Robot categorization: Industrial vs service robots
1.2. Definition of service robots
1.3. Global labor shortages 2024
1.4. Application areas of service robots
1.5. Categorization of service robots
1.6. What applications does this report cover?
1.7. Service robots - overview
1.8. Companies Developing Service Robots
1.9. Overview of the service robot market by application 2025-2036
1.10. Acquisitions and mergers: Mobile robots
1.11. Status and market potential of different cleaning applications
1.12. Social robots: Overview of applications
1.13. Key advantages of search and rescue robots
1.14. Key players in the construction and demolition robots market
1.15. Agricultural robotics market forecast by robot category 2023-2036
1.16. Advantage - short payback time and high efficiency
1.17. Kitchen robots: Market segmentation by region 2023-2036
1.18. Underwater robots: Market size of different applications 2023-2036
1.19. Vision Language Action (VLA) Models for Robotics
1.20. Advantages of different SLAM approaches and IDTechEx's take
2. SERVICE ROBOTICS - INTRODUCTION AND OVERVIEW
2.1. Evolution of robots - industrial to service robots
2.2. What are robots?
2.3. Two types of robots
2.4. What are service robots?
2.5. What is the market position of service robotics?
2.6. Number of service robot manufacturers of all types by region of origin
2.7. Consideration by market vertical
2.8. Potential uses of service robotics
2.9. Companies Developing Service Robots
3. SERVICE ROBOTS FOR DELIVERY AND LOGISTICS
3.1.1. Service robotics in logistics - overview
3.1.2. What are Mobile Robots?
3.1.3. Workforce challenges in the logistics and delivery industry
3.1.4. Global labor shortages 2024
3.1.5. Major impact factors for the current market of logistics mobile robots
3.1.6. Why Mobile Robots?
3.1.7. How can mo3.2.3. Automated Guide Vehicles & Carts (AGV/Cs)
3.2.4. Grid-Based Automated Guided Carts (Grid-Based AGC)
3.2.5. Autonomous Mobile Robots(AMRs) - (1)
3.2.6. Autonomous Mobile Robots(AMRs) - (2)
3.3. Comparison of technologies
3.3.1. Sensors for object detection
3.3.2. Transition to AGVs and AMRs
3.3.3. Transition of navigation technologies
3.3.4. Mobile robots vs fixed automation
3.3.5. Mobile robots vs fixed automation
3.3.6. Why use mobile robots in warehouses?
3.3.7. AGV/Cs vs AMRs
3.3.8. AGV/Cs vs AMRs
3.3.9. Technology evolution towards fully autonomous independent mobile robots
3.4. Key market players analysis
3.4.1. Overview of regional players
3.4.2. Regional player distribution - as of 2023
3.4.3. Players - Funding
3.4.4. Players - Leading Companies for AGVs
3.4.5. Players - Leading Companies for grid-based AGC
3.4.6. Players - Leading Companies for AMR
3.5. Forecasts
3.5.1. Forecast - market size of intralogistics material transporting
3.6. Mobile picking robots
3.6.1. Two forms of mobile picking robots on the current market
3.6.2. Case-picking robots
3.6.3. Case-picking robots
3.6.4. Comparison: Grid-based AGCs and multi-layer case-picking robots
3.6.5. Comparison: Grid-based AGCs and multi-layer case-picking robots
3.6.6. Comparison: Grid-based AGCs and multi-layer case-picking robots
3.6.7. Navigation technologies of case-picking robots
3.6.8. Mobile manipulators
3.6.9. Manipulator picking algorithm evolution
3.6.10. Players - case-picking robots & mobile picking manipulators
3.7. Market players
3.7.1. Players - case-picking mobile robots
3.7.2. Players - mobile picking manipulators
3.7.3. Hybrid mobile manipulator
3.7.4. HAI Robotics
3.7.5. HAI Robotics
3.7.6. Geek+
3.7.7. Exotec Systems
3.7.8. Exotec Systems
3.7.9. InVia Robotics
3.7.10. Magazino
3.7.11. Magazino
3.7.12. BionicHive
3.7.13. Caja Robotics
3.8. Applications of mobile picking manipulators
3.8.1. Fetch Robotics
3.8.2. Youibot
3.8.3. IAM Robotics
3.8.4. IAM Robotics
3.8.5. Youibot
3.9. Forecasts
3.9.1. Forecasts - mobile picking robots: 2019-2032
3.10. Autonomous last mile deliveryCase-picking robots
3.10.1. Why autonomous last mile delivery?
3.10.2. Autonomous last mile delivery
3.10.3. Comparison: Ground-based vehicles vs drones
3.10.4. Comparison: Ground-based vehicles vs drones
3.10.5. What is last mile delivery?
3.10.6. Last mile delivery: The most expensive part
3.10.7. Why autonomous last mile delivery?
3.10.8. Supporting infrastructure
3.10.9. Decentralized warehouse infrastructure to meet e-commerce demands?
3.10.10. "Last meter" delivery: Robot delivery to doorsteps
3.10.11. Autonomous last mile delivery
3.10.12. Comparison: Ground-based vehicles vs drones
3.10.13. Comparison: Ground-based vehicles vs drones
3.11. Technologies
3.11.1. Technologies for ground-based delivery vehicles: Sensors
3.11.2. Localisation and mapping
3.11.3. Vehicle connection
3.11.4. Technologies for ground-based delivery vehicles: Restrictions
3.11.5. Technologies for drones: Sensors (1)
3.11.6. Regulations - for delivery vehicles
3.11.7. Regulatory Updates: USA
3.11.8. Regulatory Updates: China
3.11.9. Regulatory Updates: UK and EU
3.11.10. Regulatory Updates: Japan and South Korea
3.11.11. Technologies for ground-based delivery vehicles: Localisation and mapping
3.11.12. Technologies for ground-based delivery vehicles: Vehicle connection
3.11.13. Technologies for drones: Two forms of design
3.11.14. Technologies for drones: Sensors
3.11.15. Technologies for drones: Restrictions
3.12. Regulations
3.12.1. Regulations - for delivery vehicles
3.12.2. Summary of drone regulations by country
3.13. Market players
3.13.1. Players - funding of last-mile start-ups
3.13.2. Players - regional distribution by number
3.13.3. Players - What do they deliver now?
3.13.4. Players - autonomous delivery ground-based vehicles
3.13.5. Players - autonomous delivery drones
3.14. Forecast
3.14.1. Market revenue forecasts for autonomous last-mile delivery robots: 2023-2036
3.15. Humanoid Robots
3.15.1. Humanoid robotics overview
3.15.2. Why humanoid robots and what is the difference between humanoid robots and specialized robots?
3.15.3. What is accelerating the adoption of humanoid robots?
3.15.4. What is holding back the adoption of humanoid robots?
3.15.5. Leading players enter the space of humanoid robotics
3.15.6. Partnerships and adoption
3.16. Logistics industry
3.16.1. Introduction to humanoid robots in logistics industry
3.16.2. Benefits and challenges of humanoid robots in the logistics industry
3.16.3. Agility Robotics - leading humanoid robot player in the logistics industry
3.16.4. Cooperative area for humanoid robots used in warehouses - safety challenge
3.16.5. BYD - UBTech's last mile delivery with humanoid robots
3.16.6. GXO and Apptronik
3.16.7. Figure's Helix: Humanoid robotics in logistics
3.16.8. Estimated timeline of tasks handled by humanoid robots in the logistics industry
3.17. Regulatory and commercial challenges
3.17.1. Concerns: Safety, regulation, and data privacy
3.17.2. Regional regulations for humanoid robots
3.18. Forecasts
3.18.1. Humanoid Robots in Logistics Unit Sales: 2023-2036
3.18.2. Humanoid Robots in Logistics Market Size 2023-2036
4. DISINFECTION ROBOTS AND CLEANING ROBOTS
4.1. Introduction
4.1.1. What are cleaning robots?
4.1.2. Cleaning robots inspired by the pandemic - disinfection robots
4.1.3. Disinfection robot - reduce healthcare-associated infection in hospitals
4.1.4. Increasing attention from venture capitals and increasing number of companies and sales
4.1.5. A note on technology readiness levels (TRLs)
4.1.6. Status and market potential of different cleaning applications
4.1.7. Categorization of cleaning robots
4.2. Key enabling technologies, supply chain and key players
4.2.1. Key components of floor cleaning robots
4.2.2. Evolution of disinfection technologies
4.2.3. Cleaning efficiency - autonomous mobility
4.2.4. Cleaning efficiency - end-effector systems
4.2.5. Direct interaction: SWOT analysis
4.2.6. Indirect interaction: SWOT Analysis
4.2.7. The navigation system of robotic vacuum cleaner
4.2.8. Path planning
4.2.9. LDS (Laser Distance Sensor) SLAM and vSLAM
4.2.10. Obstacle avoidance techniques - comparison
4.2.11. Window and wall cleaning robots - safety and reliability
4.2.12. Key players by geography
4.2.13. Robotic cleaning vs traditional cleaning
4.3. Drivers and barriers
4.3.1. Driver - increasing automation in household appliances
4.3.2. Driver - cost-saving and big potential market
4.3.3. Driver - covid and high efficiency of cleaning robots
4.3.4. Barrier - decreased spending on consumer electronics
4.3.5. Barrier - noise and frequent maintenance
4.3.6. Barrier - chip shortages and higher price
4.3.7. Key takeaways - drivers and barriers
4.4. Manual cleaning vs non-UV-based vs UV-based disinfection robots
4.4.1. Manual cleaning vs non-UV-based cleaning robots vs UV-based disinfection robots
4.4.2. Manual cleaning vs non-UV-based cleaning robots vs UV-based disinfection robots
4.4.3. Diffusion of innovations of technologies: Five stages
4.4.4. Manual cleaning vs non-UV-based cleaning robots vs UV-based disinfection robots
4.4.5. Comparison of different mopping robots for home use
4.5. Applications and featured companies
4.6. Disinfection Robots
4.6.1. Winter Olympics 2022
4.6.2. Geek+ - Jasmin - China
4.6.3. Fetch Robotics & Build with Robots - Breezy One - USA
4.6.4. UV-based disinfection robots for ICUs and hospitals
4.6.5. UV light and UV-based disinfection robot
4.6.6. GlobalDWS - Disinfection Service Robot (DSR) - Canada
4.6.7. Evolve Raybotix - Evolve Raybotix Sol/Eos/Neo - UK
4.7. Floor Cleaning Robots
4.7.1. Brain Corp - USA - BrainOS®
4.7.2. Brain Corp SWOT
4.7.3. RoboDeck: Deck Cleaning Robots
4.7.4. RoboDeck SWOT
4.7.5. TASKI - USA - Swingobot 2000
4.7.6. iRobot - USA
4.7.7. iRobot Roomba and Braava families
4.7.8. Ecovacs Robotics - China
4.7.9. Ecovacs Robotics - DEEBOT 710
4.7.10. Ecovacs Robotics - DEEBOT 710
4.8. Window and Wall Cleaning Robots
4.8.1. Ecovacs - WINBOT 920
4.8.2. HOBOT
4.9. Market Forecast
4.9.1. Market and Technical Difficulties of Different Robots
4.9.2. Domestic cleaning robots by regions: 2023-2036
4.9.3. Professional cleaning robots by regions: 2023-2036
4.9.4. Cleaning robots by regions: 2023-2036
5. SOCIAL ROBOTS
5.1. Introduction
5.1.1. What are Social Robots?
5.1.2. Why Social Robots?
5.1.3. Why Social Robots?
5.1.4. Supply Chain Analysis
5.2. Applications
5.2.1. Overview of Applications
5.2.2. Overview of Applications
5.2.3. Application - Social and Medical Support (Autism)
5.2.4. Application - Education - Potential Market
5.2.5. Application - Hospitability Industry
5.2.6. Social Robots in Hospitality: Advantages and Disadvantages
5.2.7. Application - Hospitability industry - Winter Olympics
5.2.8. Application - Hospitability Industry - Munich Olympics
5.2.9. Application - Others (e.g., Space Companion, Sex Companion)
5.2.10. Key Takeaways
5.3. Key Enabling Technologies
5.3.1. Overview of Technologies and Design Requirements
5.3.2. Appearance - Physical Features and Control Systems
5.3.3. Design Specifications of Commercialized Robots
5.3.4. Functionality - Human-robot interaction
5.3.5. Human-Robot Interaction - Voice-Based & Text-Based Interaction Workflow
5.3.6. Voice-Based Workflow - NLP, NLU and NLG
5.3.7. Multimodalities-Based Interaction Workflow
5.3.8. Safety requirements - sensors, navigations and localization systems
5.3.9. Potential trend in technology - sensing technologies
5.3.10. Robotic Sensing: Why now?
5.3.11. LiDAR: Historical Options?
5.3.12. LiDAR price analysis
5.3.13. Overview of technologies in social robot - LOVOT by Groove X
5.3.14. Technical specifications - LOVOT
5.3.15. Emerging sensors for social robots - Softbank Pepper
5.3.16. Touch sensors - capacitive touch sensing technologies introduction
5.3.17. Capacitive sensors: Operating principle
5.3.18. Hybrid capacitive / piezoresistive sensors
5.3.19. Emerging current mode sensor readout: Principles
5.3.20. Benefits of current-mode capacitive sensor readout
5.3.21. SWOT analysis of capacitive touch sensors
5.3.22. The potential trend in social robots - haptic feedback
5.3.23. Power systems - Lithium ion battery
5.4. Market analysis and business insights
5.4.1. Regulations - different attitudes on social robots
5.4.2. Data privacy and data security - high correlation across different data types
5.4.3. Social robots - fundamentally unethical?
5.4.4. Porters' five forces analysis of social robot market
5.5. Key company analysis
5.5.1. Geographical distribution of main players
5.5.2. Movia Robotics: Educational and Therapy Bot
5.5.3. Movia Robotics SWOT
5.5.4. Embodied, Inc. Moxie, USA (Discontinued)
5.5.5. Embodied, Inc Moxie
5.5.6. The Discontinuation of Moxie
5.5.7. Groove X - LOVOT - Japan
5.5.8. Groove X: Lovot SWOT
5.5.9. Softbank Robotics: Pepper
5.6. Market Analysis
5.6.1. Market forecast for medical treatment by regions: 2023-2036
5.6.2. Market forecast by application for hospitality industry: 2018-2032
5.6.3. Market size of social robots: 2023-2036
6. SERVICE ROBOTS FOR AGRICULTURE
6.1. Introduction
6.1.1. Major challenges in the agricultural industry
6.1.2. How can service robots be used in agriculture?
6.1.3. Geographical distribution of main players
6.2. Weeding and seeding robots
6.2.1. Most commercial field robots are used for weeding
6.2.2. From manned, broadcast spraying towards autonomous precision weeding
6.2.3. Technology progression towards autonomous, ultra precision de-weeding
6.2.4. Autonomous weeding robots by Vitirover
6.2.5. Dino by Naïo Technologies
6.2.6. GEN-2 by Ekobot
6.2.7. Fully autonomous tractors and carriers
6.2.8. Technology progression towards driverless autonomous large-sized tractors
6.2.9. Tractor guidance and autosteer technology for large tractors
6.2.10. Tractor autosteer - a first step towards autonomy
6.2.11. Semi-autonomous "follow-me" tractors
6.3. Fully autonomous driverless tractors
6.3.1. Autonomous tractor concepts developed by the major tractor companies
6.3.2. John Deere
6.3.3. CNH Industrial and Bluewhite
6.3.4. Kubota
6.3.5. When will fully autonomous tractors be ready?
6.3.6. Technology Developments of Autonomous Tractors
6.3.7. eTrac byFarmertronics
6.3.8. eTrac-20 and Sales Progression
6.3.9. AgBot by AgXeed
6.3.10. AgBot T2 7 Series (2025)
6.4. Agricultural drones
6.4.1. Drones: Application pipeline
6.4.2. Agricultural Drone Industry Value Chain (1)
6.4.3. Agricultural Drone Industry Value Chain (2)
6.4.4. Agricultural Drone Industry Value Chain (3)
6.4.5. Agricultural UAVs/drones: Main applications
6.4.6. Agricultural drones: Key considerations
6.4.7. Aerial imaging in farming
6.4.8. Mainstream Agricultural Drone Types
6.4.9. Comparison of sensors used in drone imaging
6.4.10. Drones vs satellites vs aeroplanes
6.4.11. Where does drone spraying have regulatory approval?
6.4.12. Commercially available spraying drones
6.4.13. Agricultural drones: Company landscape
6.4.14. Agricultural Spraying Drones - Pesticide and Fertilizer
6.4.15. Drones in Crop Monitoring and Analysis
6.4.16. Radar in Agriculture - Sarmap
6.4.17. Cranfield University - Soil Moisture Monitoring with UAV-Radar
6.4.18. Commercially Available Agricultural Crop Monitoring Drones
6.4.19. Commercially Available Agricultural Crop Monitoring Drones
6.4.20. Comparison of Sensors Used In Drone Imaging
6.4.21. Comparison of sensors used in drone imaging
6.4.22. EU Progress on Agri-Drone Management
6.4.23. US Progress on Agri-Drone Management
6.4.24. China Progress on Agri-Drone Management
6.4.25. Agricultural Drone Pesticide Management in Europe - ISO 23117-1:2023 / ISO 23117-2:2025 (1)
6.4.26. Agricultural Drone Pesticide Management in Europe - ISO 23117-1:2023 / ISO 23117-2:2025 (2)
6.4.27. Fruit picking drones by Tevel Aerobotics Technologies
6.4.28. CropHopper by HayBeeSee
6.4.29. Digital Monitoring in Vertical Farming
6.5. Forecasts
6.5.1. Agricultural robotics, market forecast by robot category
7. SERVICE ROBOTS IN KITCHENS AND RESTAURANTS
7.1. Introduction
7.1.1. What are kitchen and restaurant robots?
7.1.2. Current challenges in the foodservice industry and proposed solutions - labor issue
7.1.3. Current challenges in the foodservice industry and proposed solutions - external factors
7.1.4. Current challenges in the foodservice industry and proposed solutions - COVID legacy
7.2. Kitchen robots (robot chefs)
7.2.1. Advantages of kitchen robots - drivers
7.2.2. Advantages of kitchen robots - drivers
7.2.3. Ideal application scenarios for kitchen robots
7.2.4. Application: Winter Olympics
7.2.5. Application: Winter Olympics - robotic bartender
7.2.6. Challenge - high price and long payback time
7.2.7. Challenge - technology adjustment to meet volume demand
7.2.8. Key takeaways
7.3. Restaurant Robots
7.3.1. What are restaurant robots?
7.3.2. Workflow of the restaurant robots (robot waiters)
7.3.3. The value chain of restaurant robots
7.3.4. Value chain in detail
7.3.5. Advantage - short payback time and high efficiency
7.3.6. Barriers
7.4. Key Enabling Technologies
7.4.1. Sensory systems
7.4.2. Sensory systems
7.4.3. SLAM - Simultaneous localization and mapping
7.4.4. Major players - geographical distribution
7.4.5. Pudu Robotics: China
7.4.6. Pudu Robotics SWOT
7.4.7. Quantum Robotics - Amy - Australia
7.4.8. Quantum Robotics SWOT
7.4.9. Bear Robotics - Servi - USA
7.4.10. Moley Robotics - UK
7.5. Forecast
7.5.1. Market segmentation by regions: 2023-2036
7.5.2. Kitchen robot (robotic chef) market size: 2018-2032
7.5.3. Restaurant robot (robotic waiter) market size: 2023-2036
7.5.4. Number of sales for kitchen robots: 2023-2036
7.5.5. Number of sales for restaurant robots: 2023-2036
8. UNDERWATER ROBOTS
8.1. Introduction
8.1.1. What are underwater robots?
8.1.2. Overview of underwater robots
8.2. Applications
8.2.1. Application - military applications
8.2.2. Application - resources exploration
8.2.3. Application - resources exploration
8.2.4. Application - offshore wind stations
8.2.5. Application - offshore wind power foundations and underwater cable detection and recycling
8.2.6. Application - hole detection (hydropower stations, underwater tunnels)
8.2.7. Application - aquaculture
8.2.8. Application - environment and marine species monitoring
8.3. Challenges
8.3.1. Challenges for underwater robots
8.3.2. Challenges - Underwater power supply and connection
8.3.3. Challenges - underwater navigation and sensing
8.3.4. Challenges of underwater robots - prices and costs
8.4. Key enabling technologies
8.4.1. AUV vs ROV
8.4.2. Value chain of underwater robots
8.4.3. Key technologies - sensing and navigation
8.4.4. Sensors for underwater robots
8.4.5. Sensors for underwater robots
8.4.6. Navigation and localization technologies
8.4.7. Localization and navigation for underwater robots
8.4.8. Inertial and dead-reckoning
8.4.9. Drawbacks of dead-reckoning and inertial navigation
8.4.10. Acoustic ranging
8.4.11. Sonar
8.4.12. Sonars
8.4.13. Geophysical Navigation
8.4.14. Gravity Navigation and Geomagnetic Navigation
8.4.15. Optical sensing for underwater robots
8.4.16. Localisation and navigation for underwater robots
8.4.17. Flowchart of achieving guidance and navigation
8.4.18. Core technology requirements and enablers
8.4.19. Takeaways - technologies, applications and challenges
8.5. ROV and AUV players
8.5.1. Kongsberg - HUGIN
8.5.2. Kongsberg - HUGIN
8.5.3. Sublue
8.5.4. Bluefin Robotics
8.5.5. AUV DeDAvE - Fraunhofer
8.5.6. Oceaneering International, Inc
8.5.7. TechnipFMC
8.5.8. Boya Gongdao (Beijing) Robot Technology
8.5.9. Boya Gongdao - ROBO-ROV SEALION and MANATEE
8.5.10. More featured companies and AUVs
8.5.11. Daewoo Shipbuilding & Marine Engineering and ECA SA
8.5.12. Evo Logics and Teledyne Webb Research
8.6. UG and HROV players
8.6.1. Slocum Glider Platform
8.6.2. Seaglider M6
8.6.3. Seaglider by Falmouth Scientific Inc.
8.7. Forecasts
8.7.1. Market size of different applications: 2023-2036
8.7.2. Market share of different applications
9. CONSTRUCTION AND DEMOLITION ROBOTS
9.1. Introduction and Market Analysis
9.1.1. What are construction and demolition robots?
9.1.2. Key players in the construction and demolition robots market
9.1.3. HAL Robotics
9.1.4. Epiroc Construction Robots
9.1.5. Hyperion Robotics
9.1.6. Advanced Construction Robotics
9.1.7. Bina Robotics
9.1.8. Husqvarna: Demolition Robots
9.1.9. Dusty Robotics
9.2. Forecasts
9.2.1. Construction and Demolition Robot Market Forecast
10. SEARCH AND RESCUE ROBOTS
10.1. Introduction
10.1.1. Introduction
10.1.2. Key Advantages of Search and Rescue Robots
10.2. Market Analysis
10.2.1. Search and Rescue Robots Players
10.2.2. Anybotics: ANYmal
10.2.3. Sarcos Robotics
10.2.4. Blueye: Underwater Drones
10.2.5. Boston Dynamics: Spot
10.2.6. Boston Dynamics: Spot Price and Sensors
10.2.7. Deep Robotics
10.2.8. Deep Robotics X30 Sensor Load and Technologies
10.2.9. Deep Trekker
10.2.10. Disparity in Regional Cost of Robotic Dogs
10.2.11. Disaster Response and Search-and-Rescue Drones
10.2.12. Law Enforcement Use Case: Enhancing Aerial Oversight and Operational Coordination
10.2.13. Fire and Disaster Response: Real-Time Aerial Intelligence in Complex and Hazardous Environments
10.2.14. Search and Rescue / Emergency Response: Accelerating Victim Location and Enabling Safer Operations
10.2.15. Thermal and Multi-Sensor Payloads
10.3. Forecast
10.3.1. Search and Rescue Robots Forecast
11. ROBOTICS SOFTWARE
11.1. Introduction
11.1.1. Software for Robotics Introduction
11.1.2. Different Abstraction Levels
11.2. SLAM
11.2.1. SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
11.2.2. Localization and Mapping, and Why Simultaneously?
11.2.3. Visual SLAM vs LiDAR SLAM
11.2.4. Multi Sensor SLAM
11.2.5. Exyn Technologies
11.2.6. Advantages of Different SLAM Approaches and IDTechEx Take
11.3. VLA Models
11.3.1. Vision Language Action (VLA) Models for Robotics
11.3.2. Progress of VLA Models
11.3.3. Palladyne AI
11.3.4. Keenon Robotics
11.3.5. Advances and Applications in Keenon's VLA Model
12. FORECAST SUMMARY
12.1. Overview of the service robot market by application 2025-2036
12.2. A few examples of regulations and regulatory bodies
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