Nos complace anunciar que Foxtech , representada por Huixinghai Technology (Tianjin) Co., Ltd. , ha sido autorizada oficialmente por Shenzhen Damiao Technology Co., Ltd. como distribuidor de productos de DAMIAO Technology.

La industria robótica está entrando en una nueva fase. La cuestión central ya no es simplemente si un robot puede caminar, correr, agarrar un objeto o realizar una demostración cuidadosamente ensayada. Desarrolladores, inversores y usuarios finales se plantean ahora una pregunta más práctica: ¿puede la tecnología funcionar de forma fiable en entornos reales y generar valor cuantificable?
Esta transición quedó claramente patente en la Conferencia Mundial de Robótica de 2026 (WRC 2026), celebrada del 19 al 23 de agosto en la Ciudad Electrónica de Pekín. Bajo el lema «Simbiosis humano-máquina: integración de la oferta y la demanda», el evento hizo especial hincapié en la conexión entre el desarrollo tecnológico y las necesidades reales del mercado.
En lugar de presentar la robótica únicamente como una visión del futuro, la WRC 2026 mostró cómo la industria está construyendo las herramientas, los conjuntos de datos, las plataformas de hardware y los ecosistemas de aplicaciones necesarios para trasladar los robots de los laboratorios a las fábricas, los espacios comerciales, los servicios públicos y la vida cotidiana.

Una cámara panorámica puede capturar una habitación entera en una sola vista de 360°. Puede preservar colores, texturas, muebles, paredes y casi cualquier detalle visible. Sin embargo, cuando un cliente hace una pregunta sencilla, como el ancho de una puerta, la distancia entre dos columnas o la altura de un techo, la imagen por sí sola a menudo no puede proporcionar una respuesta fiable.
Este es el vacío que Pocket 3D está diseñado para llenar.
En lugar de sustituir las cámaras panorámicas que ya utilizan creadores y profesionales, Pocket 3D añade LiDAR SLAM, escala física real y un flujo de trabajo de procesamiento completo al ecosistema existente de Insta360 y DJI Osmo. Convierte atractivas imágenes panorámicas en datos espaciales medibles, a la vez que admite la reconstrucción fotorrealista 3D mediante el método Gaussian Splatting.

Los drones de gran capacidad están transformando la forma en que se transportan equipos y suministros a zonas montañosas, obras de construcción, corredores de líneas eléctricas, áreas afectadas por desastres y otros lugares de difícil acceso por carretera. Sin embargo, la capacidad de elevación por sí sola no resuelve todos los problemas de transporte.
Las herramientas, los suministros de emergencia, las piezas de repuesto, los materiales embalados y otros artículos pequeños o de forma irregular deben organizarse, protegerse, cargarse y descargarse de manera eficiente. Si cada artículo requiere una suspensión independiente o una fijación externa compleja, la preparación puede llevar mucho tiempo y aumentar el riesgo de que se mueva o se exponga durante el transporte.
Foxtech presenta una nueva caja de carga reforzada para DJI FlyCart 100 , diseñada para facilitar la logística aérea profesional. Esta caja combina una capacidad de carga máxima de 80 kg, un volumen interno de 125,6 litros, una construcción en aleación de aluminio de grado aeroespacial y fibra de carbono, y una estructura de montaje de liberación rápida, todo ello en un diseño ligero de tan solo 7,8 kg.
En lugar de tratar la protección de la carga y la integración en la aeronave como tareas separadas, la nueva caja de transporte proporciona a los operadores del FlyCart 100 un contenedor diseñado específicamente para transportar equipos, suministros y otras cargas útiles de vital importancia para la misión.

Las operaciones nocturnas con drones suelen implicar más que simplemente detectar la presencia de un objeto. Los equipos de seguridad pública pueden necesitar distinguir a una persona del terreno circundante, los inspectores de servicios públicos pueden necesitar reconocer detalles estructurales y los servicios de emergencia pueden necesitar comprender carreteras, vehículos y rutas de acceso sin esperar a que amanezca.
Las grabaciones convencionales con poca luz pueden oscurecerse, presentar ruido, desenfoque o carecer de información de color útil. Volar más cerca del objetivo puede mejorar la visibilidad, pero también puede reducir la distancia de seguridad del operador y dificultar la misión en torno a edificios, infraestructuras eléctricas, bosques, puertos o situaciones de emergencia.

La contaminación en los aisladores de las líneas de transmisión puede afectar el rendimiento del aislamiento y aumentar el riesgo de descargas disruptivas por contaminación y fallas en las líneas eléctricas. Sin embargo, la limpieza de los aisladores instalados en torres de transmisión de alta tensión es una tarea de mantenimiento compleja, especialmente cuando el equipo se encuentra a gran altura o en áreas de difícil acceso para los trabajadores y la maquinaria convencional.
Para ofrecer a los equipos de mantenimiento de la red eléctrica un método de limpieza más flexible, Foxtech presenta el AeroClean F30 , un nuevo sistema de limpieza de aisladores montado en un dron, desarrollado para el DJI FlyCart 30 .

En artículos técnicos anteriores, presentamos los principios de imagen de las cámaras espaciales, su compatibilidad con ecosistemas de código abierto y los resultados prácticos en aplicaciones forestales.
Este artículo se centra en el valor práctico y el rendimiento sobre el terreno de Pocket 3D en la investigación de accidentes de tráfico.

Los datos de demostración humana de alta calidad se están convirtiendo en un fundamento esencial para la investigación en IA encarnada, aprendizaje por imitación y manipulación robótica. Sin embargo, grabar a una persona realizando una tarea es solo el comienzo. Los equipos de investigación también necesitan información precisa y alineada sobre el movimiento de la mano, el estado de la pinza, el contexto visual, la profundidad, el movimiento y las trayectorias espaciales.
Cuando estos flujos de datos se capturan con dispositivos independientes, las diferencias en la sincronización, los sistemas de coordenadas y la calidad de los datos pueden dificultar el uso del conjunto de datos resultante. Los problemas pueden manifestarse solo después de que la recopilación haya finalizado, lo que conlleva demostraciones repetidas y trabajo adicional de posprocesamiento.

La digitalización de la silvicultura local requiere más que simplemente recopilar imágenes de un bosque. Los equipos forestales necesitan datos espaciales fiables para extraer parámetros de los árboles, documentar las condiciones del bosque, monitorear los cambios y presentar los resultados en un formato intuitivo.
Los sistemas SLAM profesionales de alta gama pueden cumplir con estos requisitos. Sin embargo, para las estaciones forestales locales, los equipos de topografía pequeños y medianos, y los proyectos de parcelas de investigación, la principal preocupación no suele ser la viabilidad técnica, sino la rentabilidad operativa.

Para crear sistemas de IA encarnada capaces se necesita algo más que grabar vídeos comunes. Los investigadores necesitan datos estructurados y sincronizados que ayuden a los robots a comprender lo que ve una persona, cómo mueven sus manos y cómo se desarrolla una operación a lo largo del tiempo.
Para hacer frente a este desafío, Foxtech presenta HeadGo Ego , un nuevo dispositivo montado en la cabeza para la recopilación de datos humanos, diseñado para la IA incorporada, el aprendizaje robótico, el aprendizaje por imitación y el entrenamiento en manipulación diestra.
Al combinar la captura visual en primera persona, el seguimiento de puntos clave de la mano, la detección de movimiento, la monitorización en tiempo real y un sistema DataCube integrado tipo mochila, HeadGo Ego ayuda a los equipos de investigación a recopilar datos sobre el funcionamiento humano en un flujo de trabajo móvil y práctico.

En nuestro artículo anterior, Pocket 3D: Transforma tu cámara panorámica en una cámara espacial , explicamos cómo Pocket 3D utiliza la tecnología LiDAR para superar las limitaciones de captura de pose de las cámaras panorámicas y permitir la adquisición precisa de datos 3D. Este artículo explora cómo se pueden utilizar los datos recopilados y el valor de aplicación más amplio de Pocket 3D.

La creación de un modelo tridimensional realista de un entorno físico suele requerir escáneres profesionales costosos, software complejo y experiencia técnica especializada. Si bien las aplicaciones de escaneo móvil pueden ser más fáciles de usar, no siempre ofrecen la calidad de imagen ni la flexibilidad de salida necesarias para proyectos profesionales.
El nuevo sistema portátil de escaneo y modelado 3D Pocket 3D está diseñado para solucionar este problema. Gracias a la tecnología 3D Gaussian Splatting y a su compatibilidad con determinadas cámaras DJI e Insta360, Pocket 3D ofrece una forma más accesible de capturar espacios del mundo real y transformarlos en modelos tridimensionales interactivos y fotorrealistas.