À mesure que l'IA incarnée et l'automatisation robotique continuent d'évoluer, les chercheurs et les développeurs sont confrontés à un défi croissant : comment les robots peuvent-ils se déplacer librement, manipuler des objets et coordonner de multiples actions dans un environnement réel ?
Les bras robotisés traditionnels sont souvent limités à des postes de travail fixes, tandis que les robots mobiles peuvent manquer des capacités de manipulation nécessaires aux tâches plus complexes. Combiner mobilité, coordination des deux bras, perception et contrôle intelligent au sein d'un même système peut exiger un effort de développement considérable.
Présentation du nouvel Agility A2 Flex , un robot à deux bras et roues open-source à 27 degrés de liberté conçu pour réunir mobilité, manipulation et téléopération VR du corps entier dans une seule plateforme intégrée.

La collecte de données tridimensionnelles précises à l'intérieur de tunnels, de ponceaux, de réservoirs, de galeries de canalisations, d'installations souterraines et autres espaces confinés est rarement simple. Ces environnements peuvent être étroits, sombres, difficiles d'accès ou dangereux pour le personnel, tandis que les plateformes aériennes conventionnelles peuvent être vulnérables aux collisions lorsqu'elles opèrent à proximité de murs, de plafonds, de canalisations et d'obstacles structurels.
Pour rendre la cartographie aérienne plus pratique dans ces environnements difficiles, Foxtech Robotics introduitSLAM X1 , un système de balayage LiDAR 3D volant protégé contre les collisions, conçu pour les plateformes de vol DJI Matrice 4T et Matrice 4E .

La mise au point de robots performants ne se limite pas à la conception de matériel plus puissant ou de modèles d'IA plus complexes. Les chercheurs ont également besoin d'une méthode pratique pour transférer les mouvements humains naturels aux systèmes robotiques et recueillir des données de démonstration de haute qualité pour l'apprentissage par imitation, l'IA incarnée et le développement de modèles Vision-Langage-Action.
Pour soutenir ces flux de travail, Foxtech Robotics lance l' ExoArm-7 Pro Wearable Exoskeleton , un système léger de capture de mouvement et de téléopération à deux bras conçu pour la recherche en robotique, la collecte de données de démonstration humaine et la création d'ensembles de données VLA.
Combinant un suivi du bras à 14 degrés de liberté, un retour d'information d'encodeur de haute précision, un échantillonnage à haute vitesse, une détection à double IMU, un logiciel multiplateforme et un SDK officiel, ExoArm-7 Pro offre aux équipes de recherche un moyen plus direct de capturer le mouvement des membres supérieurs humains et de le transposer sur des plateformes robotiques.

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.