Nous sommes heureux d'annoncer que Foxtech , représentée par Huixinghai Technology (Tianjin) Co., Ltd. , a été officiellement autorisée par Shenzhen Damiao Technology Co., Ltd. en tant que distributeur des produits DAMIAO Technology.

L'industrie de la robotique entre dans une nouvelle ère. La question centrale n'est plus simplement de savoir si un robot peut marcher, courir, saisir un objet ou réaliser une démonstration minutieusement répétée. Développeurs, investisseurs et utilisateurs finaux se posent désormais une question plus pragmatique : cette technologie peut-elle fonctionner de manière fiable en conditions réelles et créer une valeur ajoutée tangible ?
Cette transition était clairement visible lors de la Conférence mondiale sur la robotique 2026 (WRC 2026), qui s'est tenue du 19 au 23 août à Beijing E-Town. Sous le thème « Symbiose homme-machine, intégration de l'offre et de la demande », l'événement a mis davantage l'accent sur l'adéquation du développement technologique aux besoins réels du marché.
Plutôt que de présenter la robotique uniquement comme une vision du futur, la WRC 2026 a montré comment l'industrie développe les outils, les ensembles de données, les plateformes matérielles et les écosystèmes d'applications nécessaires pour faire passer les robots des laboratoires aux usines, aux espaces commerciaux, aux services publics et à la vie quotidienne.

Un appareil photo panoramique peut capturer une pièce entière en une seule vue à 360°. Il préserve les couleurs, les textures, le mobilier, les murs et presque tous les détails visibles. Pourtant, lorsqu'un client pose une question simple – comme la largeur d'une porte, la distance entre deux colonnes ou la hauteur d'un plafond – l'image seule ne suffit souvent pas à fournir une réponse fiable.
C’est précisément le vide que Pocket 3D est conçu pour combler.
Plutôt que de remplacer les caméras panoramiques déjà utilisées par les créateurs et les professionnels, Pocket 3D intègre la technologie LiDAR SLAM, une échelle physique réelle et un flux de traitement complet à l'écosystème Insta360 et DJI Osmo existant. Elle transforme les superbes images panoramiques en données spatiales mesurables tout en prenant en charge la reconstruction 3D photoréaliste par étalement gaussien.

Les drones de transport de charges lourdes révolutionnent la livraison d'équipements et de fournitures vers les montagnes, les chantiers, les zones à risque d'accidents, les zones sinistrées et autres lieux difficiles d'accès par la route. Toutefois, la capacité de levage à elle seule ne résout pas tous les problèmes de transport.
Les outils, les fournitures d'urgence, les pièces de rechange, les matériaux emballés et autres articles de petite taille ou de forme irrégulière doivent encore être organisés, protégés, chargés et déchargés efficacement. Si chaque article nécessite une suspension individuelle ou une fixation externe complexe, la préparation peut s'avérer longue et le risque de déplacement ou d'exposition pendant le transport peut augmenter.
Foxtech lance une nouvelle caisse de transport ultra-résistante pour DJI FlyCart 100 , conçue pour simplifier la logistique aérienne professionnelle. Cette caisse combine une capacité de charge maximale de 80 kg, un volume interne de 125,6 litres, une construction en alliage d'aluminium et fibre de carbone de qualité aérospatiale, ainsi qu'un système de fixation rapide, le tout dans un format léger de 7,8 kg.
Au lieu de traiter la protection du chargement et l'intégration à l'aéronef comme des tâches distinctes, le nouveau conteneur de transport offre aux opérateurs du FlyCart 100 un conteneur spécialement conçu pour transporter l'équipement, les fournitures et autres charges utiles essentielles à la mission.

Les opérations nocturnes par drone impliquent souvent bien plus que la simple détection d'un objet. Les équipes de sécurité publique peuvent avoir besoin de distinguer une personne du terrain environnant, les inspecteurs des services publics peuvent avoir besoin d'identifier des détails structurels et les secouristes peuvent avoir besoin de comprendre le réseau routier, les véhicules et les voies d'accès sans attendre le lever du jour.
Les prises de vue classiques en faible luminosité peuvent devenir sombres, bruitées, floues ou manquer d'informations colorimétriques utiles. Voler plus près de la cible peut améliorer la visibilité, mais cela peut aussi réduire la distance de sécurité de l'opérateur et rendre la mission plus difficile à proximité de bâtiments, d'infrastructures électriques, de forêts, de ports ou de lieux d'urgence.

La contamination des isolateurs des lignes de transport d'électricité peut affecter les performances d'isolation et accroître le risque de contournement par pollution et de défauts sur les lignes électriques. Or, le nettoyage des isolateurs installés sur les pylônes à haute tension est une opération de maintenance complexe, notamment lorsque les équipements sont situés en hauteur ou dans des zones difficiles d'accès pour les équipes et les engins conventionnels.
Pour offrir aux équipes de maintenance des réseaux électriques une méthode de nettoyage plus flexible, Foxtech lance l' AeroClean F30 , un nouveau système de nettoyage d'isolateurs monté sur drone développé pour le DJI FlyCart 30 .

Dans de précédents articles techniques, nous avons présenté les principes d'imagerie des caméras spatiales, leur compatibilité avec les écosystèmes open-source et leurs résultats pratiques dans les applications forestières.
Cet article se concentre sur la valeur pratique et les performances sur le terrain du Pocket 3D dans le cadre des enquêtes sur les accidents de la route.

Les données de démonstration humaine de haute qualité constituent un fondement essentiel pour l'IA incarnée, l'apprentissage par imitation et la recherche en manipulation robotique. Cependant, l'enregistrement d'une personne réalisant une tâche n'est qu'un point de départ. Les équipes de recherche ont également besoin d'informations précises et alignées sur les mouvements de la main, l'état de la pince, le contexte visuel, la profondeur, le mouvement et les trajectoires spatiales.
Lorsque ces flux de données sont capturés par des appareils distincts, les différences de synchronisation, de systèmes de coordonnées et de qualité des données peuvent rendre l'ensemble de données résultant difficile à exploiter. Les problèmes peuvent n'apparaître qu'une fois la collecte terminée, ce qui entraîne des démonstrations répétées et un travail de post-traitement supplémentaire.

La numérisation des forêts locales ne se limite pas à la simple collecte d'images. Les équipes forestières ont besoin de données spatiales fiables pour extraire les paramètres des arbres, documenter l'état des forêts, suivre les changements et présenter les résultats de manière intuitive.
Les systèmes SLAM professionnels haut de gamme peuvent répondre à ces exigences. Cependant, pour les stations forestières locales, les petites et moyennes équipes de topographes et les projets de parcelles de recherche, la principale préoccupation n'est souvent pas la faisabilité technique, mais la rentabilité opérationnelle.

La création de systèmes d'IA incarnée performants exige bien plus que l'enregistrement de simples vidéos. Les chercheurs ont besoin de données structurées et synchronisées permettant aux robots de comprendre ce qu'une personne voit, comment ses mains bougent et comment une opération se déroule au fil du temps.
Pour relever ce défi, Foxtech lance HeadGo Ego , un nouveau dispositif de collecte de données humaines monté sur la tête, conçu pour l'IA incarnée, l'apprentissage robotique, l'apprentissage par imitation et la formation à la manipulation habile.
Combinant la capture visuelle à la première personne, le suivi des points clés de la main, la détection de mouvement, la surveillance en temps réel et un système DataCube intégré de type sac à dos, HeadGo Ego aide les équipes de recherche à collecter des données sur les opérations humaines dans un flux de travail mobile et pratique.

Dans notre précédent article, « Pocket 3D : Transformez votre appareil photo panoramique en caméra spatiale » , nous expliquions comment Pocket 3D utilise la technologie LiDAR pour pallier les limitations de capture de pose des appareils photo panoramiques et permettre une acquisition précise de données 3D. Cet article explore les applications possibles des données collectées et la plus grande valeur ajoutée de Pocket 3D.

La création d'un modèle tridimensionnel réaliste d'un environnement physique exige souvent des scanners professionnels coûteux, des logiciels complexes et une expertise technique pointue. Les applications de numérisation mobiles sont certes plus faciles à utiliser, mais elles n'offrent pas toujours le niveau de qualité de scène ni la flexibilité de sortie requis pour les projets professionnels.
Le nouveau système de numérisation et de modélisation 3D portable Pocket 3D a été conçu pour combler cette lacune. Grâce à la technologie 3D Gaussian Splatting et à sa compatibilité avec certaines caméras DJI et Insta360, Pocket 3D offre une solution plus accessible pour capturer des espaces réels et les transformer en modèles tridimensionnels photoréalistes et interactifs.