Seiring dengan terus berkembangnya AI yang terintegrasi dan otomatisasi robotik, para peneliti dan pengembang menghadapi tantangan yang semakin besar: bagaimana robot dapat bergerak bebas, memanipulasi objek, dan mengoordinasikan berbagai tindakan dalam lingkungan dunia nyata?
Lengan robot tradisional seringkali terbatas pada stasiun kerja tetap, sementara robot bergerak mungkin kekurangan kemampuan manipulasi yang dibutuhkan untuk tugas yang lebih kompleks. Menggabungkan mobilitas, koordinasi lengan ganda, persepsi, dan kontrol cerdas ke dalam satu sistem dapat membutuhkan upaya pengembangan yang signifikan.
Memperkenalkan Agility A2 Flex terbaru , robot lengan ganda beroda sumber terbuka 27-DOF yang dirancang untuk menggabungkan mobilitas, manipulasi, dan teleoperasi VR seluruh tubuh dalam satu platform terintegrasi.

Mengumpulkan data tiga dimensi yang akurat di dalam terowongan, gorong-gorong, tangki, lorong pipa, fasilitas bawah tanah, dan ruang terbatas lainnya jarang sekali mudah. ​​Lingkungan ini mungkin sempit, gelap, sulit dijangkau, atau tidak aman bagi personel, sementara platform udara konvensional rentan terhadap tabrakan saat beroperasi dekat dengan dinding, langit-langit, pipa, dan rintangan struktural.
Untuk membuat pemetaan udara lebih praktis di lingkungan yang menantang ini, Foxtech Robotics memperkenalkanSLAM X1 , sebuah sistem pemindaian LiDAR 3D terbang yang terlindungi dari benturan, dirancang untuk platform penerbangan DJI Matrice 4T dan Matrice 4E .

Mengembangkan robot yang mumpuni membutuhkan lebih dari sekadar mendesain perangkat keras yang lebih kuat atau model AI yang lebih besar. Para peneliti juga membutuhkan cara praktis untuk mentransfer gerakan alami manusia ke sistem robot dan mengumpulkan data demonstrasi berkualitas tinggi untuk pembelajaran imitasi, AI yang terwujud, dan pengembangan model Visi-Bahasa-Aksi.
Untuk mendukung alur kerja ini, Foxtech Robotics memperkenalkan ExoArm-7 Pro Wearable Exoskeleton , sebuah sistem penangkap gerakan dan teleoperasi lengan ganda yang ringan, dirancang untuk penelitian robotika, pengumpulan data demonstrasi manusia, dan pembuatan kumpulan data VLA.
Dengan menggabungkan pelacakan lengan 14 derajat kebebasan, umpan balik encoder presisi tinggi, pengambilan sampel kecepatan tinggi, penginderaan IMU ganda, perangkat lunak lintas platform, dan SDK resmi, ExoArm-7 Pro memberi tim peneliti cara yang lebih langsung untuk menangkap gerakan anggota tubuh bagian atas manusia dan memetakannya ke platform robotik.

Dengan senang hati kami mengumumkan bahwa Foxtech , yang diwakili oleh Huixinghai Technology (Tianjin) Co., Ltd. , telah secara resmi diberi wewenang oleh Shenzhen Damiao Technology Co., Ltd. sebagai distributor produk DAMIAO Technology.

Industri robotika memasuki fase baru. Pertanyaan utamanya bukan lagi sekadar apakah robot dapat berjalan, berlari, menggenggam suatu objek, atau menyelesaikan demonstrasi yang telah dipersiapkan dengan cermat. Para pengembang, investor, dan pengguna akhir kini mengajukan pertanyaan yang lebih praktis: dapatkah teknologi tersebut beroperasi dengan andal di lingkungan nyata dan menciptakan nilai yang terukur?
Transisi ini terlihat jelas pada Konferensi Robot Dunia 2026 (WRC 2026), yang diadakan pada tanggal 19 hingga 23 Agustus di Beijing E-Town. Dengan tema “Simbiosis Manusia-Mesin, Mengintegrasikan Penawaran dan Permintaan,” acara tersebut lebih menekankan pada keterkaitan antara pengembangan teknologi dengan kebutuhan pasar yang sebenarnya.
Alih-alih hanya menyajikan robotika sebagai visi masa depan, WRC 2026 menunjukkan bagaimana industri ini membangun alat, kumpulan data, platform perangkat keras, dan ekosistem aplikasi yang diperlukan untuk memindahkan robot dari laboratorium ke pabrik, ruang komersial, layanan publik, dan kehidupan sehari-hari.

Kamera panorama dapat menangkap seluruh ruangan dalam satu tampilan 360°. Kamera ini dapat mempertahankan warna, tekstur, furnitur, dinding, dan hampir setiap detail yang terlihat. Namun, ketika pelanggan mengajukan pertanyaan sederhana—seperti lebar pintu, jarak antara dua kolom, atau tinggi langit-langit—gambar saja seringkali tidak dapat memberikan jawaban yang andal.
Inilah celah yang ingin diisi oleh Pocket 3D.
Alih-alih menggantikan kamera panorama yang sudah digunakan oleh para kreator dan profesional, Pocket 3D menambahkan LiDAR SLAM, skala fisik yang sebenarnya, dan alur kerja pemrosesan lengkap ke ekosistem Insta360 dan DJI Osmo yang sudah ada. Perangkat ini mengubah citra panorama yang menarik menjadi data spasial yang terukur sekaligus mendukung rekonstruksi Gaussian Splatting 3D fotorealistik.

Drone pengangkut beban berat mengubah cara pengiriman peralatan dan perbekalan ke pegunungan, lokasi konstruksi, koridor jalur listrik, daerah bencana, dan lokasi lain yang sulit dijangkau melalui jalan darat. Namun, kapasitas pengangkatan saja tidak menyelesaikan setiap masalah transportasi.
Peralatan, perlengkapan darurat, suku cadang, bahan kemasan, dan barang-barang kecil atau tidak beraturan lainnya tetap perlu diatur, dilindungi, dimuat, dan dibongkar secara efisien. Jika setiap barang memerlukan penggantungan terpisah atau pengikatan eksternal yang kompleks, persiapan dapat memakan waktu dan risiko pergerakan atau paparan selama pengangkutan dapat meningkat.
Foxtech memperkenalkan Kotak Kargo Tugas Berat baru untuk DJI FlyCart 100 , yang dikembangkan untuk membuat logistik udara profesional lebih praktis. Kotak ini menggabungkan kapasitas beban maksimum 80 kg, volume internal 125,6 liter, konstruksi paduan aluminium dan serat karbon kelas kedirgantaraan, serta struktur pemasangan lepas cepat dalam desain ringan 7,8 kg.
Alih-alih memperlakukan perlindungan kargo dan integrasi pesawat sebagai tugas terpisah, kotak pengangkut baru ini menyediakan operator FlyCart 100 dengan kontainer yang dirancang khusus untuk membawa peralatan, perlengkapan, dan muatan penting lainnya.

Operasi drone di malam hari seringkali melibatkan lebih dari sekadar melihat apakah suatu objek ada atau tidak. Tim keamanan publik mungkin perlu membedakan seseorang dari lingkungan sekitarnya, inspektur utilitas mungkin perlu mengenali detail struktural, dan petugas tanggap darurat mungkin perlu memahami jalan, kendaraan, dan rute akses tanpa menunggu hingga siang hari.
Rekaman konvensional dalam kondisi cahaya rendah dapat menjadi gelap, berisik, buram, atau kekurangan informasi warna yang berguna. Terbang lebih dekat ke target dapat meningkatkan visibilitas, tetapi juga dapat mengurangi jarak aman operator dan membuat misi lebih sulit di sekitar bangunan, infrastruktur listrik, hutan, pelabuhan, atau lokasi kejadian darurat.

Kontaminasi pada isolator saluran transmisi dapat memengaruhi kinerja isolasi dan meningkatkan risiko terjadinya kilatan api akibat polusi dan gangguan saluran listrik. Namun, membersihkan isolator yang terpasang pada menara transmisi tegangan tinggi merupakan tugas pemeliharaan yang menuntut, terutama ketika peralatan tersebut terletak tinggi di atas tanah atau di area yang sulit dijangkau oleh pekerja dan mesin konvensional.
Untuk menyediakan metode pembersihan yang lebih fleksibel bagi tim pemeliharaan jaringan listrik, Foxtech memperkenalkan AeroClean F30 , sistem pembersihan isolator baru yang dipasang pada drone dan dikembangkan untuk DJI FlyCart 30 .

Pada artikel teknis sebelumnya, kami telah memperkenalkan prinsip-prinsip pencitraan kamera spasial, kompatibilitas dengan ekosistem sumber terbuka, dan hasil praktis dalam aplikasi kehutanan.
Artikel ini berfokus pada nilai praktis dan kinerja lapangan Pocket 3D dalam investigasi kecelakaan lalu lintas.

Data demonstrasi manusia berkualitas tinggi menjadi fondasi penting bagi penelitian AI yang terwujud, pembelajaran imitasi, dan manipulasi robot. Namun, merekam seseorang yang menyelesaikan suatu tugas hanyalah permulaan. Tim peneliti juga membutuhkan informasi yang selaras secara akurat tentang gerakan tangan, status penjepit, konteks visual, kedalaman, gerakan, dan lintasan spasial.
Ketika aliran data ini ditangkap oleh perangkat yang berbeda, perbedaan dalam waktu, sistem koordinat, dan kualitas data dapat membuat kumpulan data yang dihasilkan sulit digunakan. Masalah mungkin baru terlihat setelah pengumpulan selesai, yang menyebabkan demonstrasi berulang dan pekerjaan pasca-pemrosesan tambahan.

Digitalisasi kehutanan lokal membutuhkan lebih dari sekadar mengumpulkan gambar hutan. Tim kehutanan memerlukan data spasial yang andal untuk mengekstrak parameter pohon, mendokumentasikan kondisi hutan, memantau perubahan, dan menyajikan hasil dalam format yang intuitif.
Sistem SLAM profesional kelas atas dapat memenuhi persyaratan ini. Namun, untuk stasiun kehutanan lokal, tim survei kecil dan menengah, serta proyek plot penelitian, perhatian utama seringkali bukan pada kelayakan teknis tetapi efektivitas biaya operasional.