Siamo lieti di annunciare che Foxtech , rappresentata da Huixinghai Technology (Tianjin) Co., Ltd. , è stata ufficialmente autorizzata da Shenzhen Damiao Technology Co., Ltd. come distributore dei prodotti DAMIAO Technology.

L'industria della robotica sta entrando in una nuova fase. La questione centrale non è più semplicemente se un robot sia in grado di camminare, correre, afferrare un oggetto o eseguire una dimostrazione accuratamente provata. Sviluppatori, investitori e utenti finali si pongono ora una domanda più pratica: la tecnologia può funzionare in modo affidabile in ambienti reali e creare valore misurabile?
Questa transizione è stata chiaramente visibile alla Conferenza Mondiale sulla Robotica del 2026 (WRC 2026), svoltasi dal 19 al 23 agosto a Pechino, nella E-Town. Con il tema "Simbiosi uomo-macchina, integrazione tra domanda e offerta", l'evento ha posto maggiore enfasi sul collegamento tra lo sviluppo tecnologico e le reali esigenze del mercato.
Anziché presentare la robotica solo come una visione del futuro, la WRC 2026 ha mostrato come l'industria stia costruendo gli strumenti, i set di dati, le piattaforme hardware e gli ecosistemi applicativi necessari per portare i robot dai laboratori alle fabbriche, agli spazi commerciali, ai servizi pubblici e alla vita di tutti i giorni.

Una fotocamera panoramica può catturare un'intera stanza in un'unica immagine a 360°. Può preservare colori, texture, mobili, pareti e quasi ogni dettaglio visibile. Eppure, quando un cliente pone una semplice domanda, come la larghezza di una porta, la distanza tra due colonne o l'altezza di un soffitto, l'immagine da sola spesso non è sufficiente a fornire una risposta affidabile.
È proprio questo il vuoto che Pocket 3D è progettato per colmare.
Anziché sostituire le fotocamere panoramiche già utilizzate da creatori e professionisti, Pocket 3D aggiunge LiDAR SLAM, una scala fisica reale e un flusso di lavoro di elaborazione completo all'ecosistema esistente di Insta360 e DJI Osmo. Trasforma le suggestive immagini panoramiche in dati spaziali misurabili, supportando al contempo la ricostruzione fotorealistica 3D Gaussian Splatting.

I droni per carichi pesanti stanno rivoluzionando il modo in cui attrezzature e materiali possono essere consegnati in montagna, nei cantieri edili, lungo le linee elettriche, nelle zone colpite da calamità e in altri luoghi difficilmente raggiungibili via strada. Tuttavia, la sola capacità di sollevamento non risolve tutti i problemi di trasporto.
Attrezzi, materiali di emergenza, pezzi di ricambio, materiali imballati e altri oggetti di piccole dimensioni o di forma irregolare devono comunque essere organizzati, protetti, caricati e scaricati in modo efficiente. Se ogni articolo richiede un sistema di sospensione separato o un fissaggio esterno complesso, la preparazione può diventare dispendiosa in termini di tempo e il rischio di spostamenti o danni durante il trasporto può aumentare.
Foxtech presenta un nuovo box di carico rinforzato per DJI FlyCart 100 , sviluppato per rendere più pratica la logistica aerea professionale. Il box combina una capacità di carico massima di 80 kg, un volume interno di 125,6 litri, una struttura in lega di alluminio di grado aerospaziale e fibra di carbonio e un sistema di montaggio a sgancio rapido, il tutto in un design leggero di soli 7,8 kg.
Anziché trattare la protezione del carico e l'integrazione con l'aeromobile come attività separate, il nuovo contenitore di trasporto fornisce agli operatori del FlyCart 100 un involucro appositamente progettato per il trasporto di attrezzature, rifornimenti e altri carichi essenziali per la missione.

Le operazioni notturne con i droni spesso implicano molto più che la semplice individuazione di un oggetto. Le squadre di pubblica sicurezza potrebbero dover distinguere una persona dal terreno circostante, gli ispettori delle infrastrutture potrebbero dover riconoscere dettagli strutturali e i soccorritori potrebbero dover comprendere la conformazione di strade, veicoli e vie di accesso senza dover attendere l'alba.
Le riprese convenzionali in condizioni di scarsa illuminazione possono risultare scure, rumorose, sfocate o prive di informazioni cromatiche utili. Volare più vicino al bersaglio può migliorare la visibilità, ma può anche ridurre la distanza di sicurezza dell'operatore e rendere la missione più difficile in prossimità di edifici, infrastrutture elettriche, foreste, porti o scene di emergenza.

La contaminazione degli isolatori delle linee di trasmissione può compromettere le prestazioni di isolamento e aumentare il rischio di scariche elettriche dovute all'inquinamento e di guasti alle linee elettriche. Tuttavia, la pulizia degli isolatori installati sui tralicci di trasmissione ad alta tensione è un'operazione di manutenzione complessa, soprattutto quando le apparecchiature si trovano ad altezze elevate o in aree difficilmente accessibili per i lavoratori e i macchinari convenzionali.
Per offrire ai team di manutenzione delle reti elettriche un metodo di pulizia più flessibile, Foxtech presenta AeroClean F30 , un nuovo sistema di pulizia degli isolatori montato su drone, sviluppato per il DJI FlyCart 30 .

Nei precedenti articoli tecnici, abbiamo introdotto i principi di acquisizione delle immagini delle telecamere spaziali, la compatibilità con gli ecosistemi open-source e i risultati pratici ottenuti in applicazioni forestali.
Questo articolo si concentra sul valore pratico e sulle prestazioni sul campo di Pocket 3D nell'indagine sugli incidenti stradali.

I dati di alta qualità relativi alle dimostrazioni umane stanno diventando un fondamento essenziale per la ricerca sull'intelligenza artificiale incarnata, l'apprendimento per imitazione e la manipolazione robotica. Tuttavia, registrare una persona che esegue un compito è solo l'inizio. I team di ricerca necessitano anche di informazioni accuratamente allineate sul movimento della mano, lo stato della pinza, il contesto visivo, la profondità, il movimento e le traiettorie spaziali.
Quando questi flussi di dati vengono acquisiti da dispositivi separati, le differenze di temporizzazione, di sistemi di coordinate e di qualità dei dati possono rendere il set di dati risultante di difficile utilizzo. I problemi potrebbero manifestarsi solo dopo il completamento della raccolta, portando a dimostrazioni ripetute e a ulteriori lavori di post-elaborazione.

La digitalizzazione della silvicoltura locale richiede ben più della semplice raccolta di immagini di una foresta. I team forestali necessitano di dati spaziali affidabili per estrarre i parametri degli alberi, documentare le condizioni della foresta, monitorare i cambiamenti e presentare i risultati in un formato intuitivo.
I sistemi SLAM professionali di fascia alta possono soddisfare questi requisiti. Tuttavia, per le stazioni forestali locali, i team di rilevamento di piccole e medie dimensioni e i progetti di ricerca su aree di studio, la preoccupazione principale non è spesso la fattibilità tecnica, bensì l'efficacia in termini di costi operativi.

Per realizzare sistemi di intelligenza artificiale incarnata efficienti è necessario ben più che registrare video ordinari. I ricercatori hanno bisogno di dati strutturati e sincronizzati che aiutino i robot a comprendere ciò che una persona vede, come si muovono le sue mani e come si sviluppa un'operazione nel tempo.
Per affrontare questa sfida, Foxtech presenta HeadGo Ego , un nuovo dispositivo indossabile per la raccolta di dati umani, progettato per l'intelligenza artificiale incarnata, l'apprendimento robotico, l'apprendimento per imitazione e l'addestramento alla manipolazione destreggiata.
Combinando l'acquisizione visiva in prima persona, il tracciamento dei punti chiave della mano, il rilevamento del movimento, il monitoraggio in tempo reale e un sistema DataCube integrato a forma di zaino, HeadGo Ego aiuta i team di ricerca a raccogliere dati sulle operazioni umane in un flusso di lavoro mobile e pratico.

Nel nostro precedente articolo, Pocket 3D: Trasforma la tua fotocamera panoramica in una fotocamera spaziale , abbiamo spiegato come Pocket 3D utilizzi la tecnologia LiDAR per superare i limiti di acquisizione della posa delle fotocamere panoramiche e consentire un'acquisizione accurata dei dati 3D. Questo articolo esplora come i dati raccolti possono essere utilizzati e il più ampio valore applicativo di Pocket 3D.

La creazione di un modello tridimensionale realistico di un ambiente fisico spesso richiede scanner professionali costosi, software complessi ed esperienza tecnica specializzata. Le applicazioni di scansione per dispositivi mobili possono essere più facili da usare, ma non sempre offrono il livello di qualità della scena o la flessibilità di output richiesti per i progetti professionali.
Il nuovo sistema portatile di scansione e modellazione 3D Pocket 3D è progettato per colmare questa lacuna. Basato sulla tecnologia 3D Gaussian Splatting e compatibile con alcune fotocamere DJI e Insta360, Pocket 3D offre un modo più accessibile per acquisire spazi reali e trasformarli in modelli tridimensionali fotorealistici e interattivi.