この度、 Huixinghai Technology (Tianjin) Co., Ltd.が代表を務めるFoxtechが、 Shenzhen Damiao Technology Co., Ltd.よりDAMIAO Technology製品の販売代理店として正式に認可されたことをお知らせいたします。

ロボット産業は新たな局面を迎えている。もはや、ロボットが歩いたり、走ったり、物を掴んだり、綿密にリハーサルされたデモンストレーションをこなせるかどうかといった単純な問題ではない。開発者、投資家、そしてエンドユーザーは今、より実践的な問いを投げかけている。すなわち、この技術は実際の環境で確実に動作し、測定可能な価値を生み出すことができるのか、という問いである。
この変化は、8月19日から23日まで北京Eタウンで開催された2026年世界ロボット会議（WRC 2026）で明確に示された。 「人間と機械の共生、供給と需要の統合」をテーマにしたこのイベントでは、技術開発と実際の市場ニーズを結びつけることに重点が置かれた。
WRC 2026は、ロボット工学を単なる未来像として提示するのではなく、業界がロボットを研究室から工場、商業施設、公共サービス、そして日常生活へと移行させるために必要なツール、データセット、ハードウェアプラットフォーム、そしてアプリケーションエコシステムをどのように構築しているかを示した。

パノラマカメラを使えば、部屋全体を360度全方位で撮影できます。色、質感、家具、壁など、ほぼすべての細部を鮮明に捉えることができます。しかし、顧客からドアの幅、柱と柱の間隔、天井の高さといった簡単な質問をされた場合、画像だけでは正確な答えが得られないことがよくあります。
Pocket 3Dは、まさにこのギャップを埋めるために設計された製品です。
Pocket 3Dは、クリエイターやプロフェッショナルが既に利用しているパノラマカメラを置き換えるのではなく、LiDAR SLAM、真の物理スケール、そして完全な処理ワークフローを既存のInsta360およびDJI Osmoエコシステムに追加します。魅力的なパノラマ画像を計測可能な空間データに変換すると同時に、フォトリアリスティックな3Dガウススプラッティング再構成もサポートします。

重量物運搬用ドローンは、山岳地帯、建設現場、送電線回廊、災害地域など、道路でのアクセスが困難な場所への資材や機材の輸送方法を大きく変えつつあります。しかし、吊り上げ能力だけでは、あらゆる輸送問題を解決できるわけではありません。
工具、緊急用品、スペアパーツ、梱包済み資材、その他小型または不規則な形状の物品は、整理、保護、積み込み、積み下ろしを効率的に行う必要があります。すべての物品に個別の吊り下げや複雑な外部固定が必要な場合、準備に時間がかかり、輸送中の移動や露出のリスクが高まる可能性があります。
Foxtechは、プロの航空物流をより実用的にするために開発された、 DJI FlyCart 100用の新しい高耐久カーゴボックスを発表しました。このボックスは、最大積載量80kg、内部容量125.6リットル、航空宇宙グレードのアルミニウム合金とカーボンファイバー構造、そしてクイックリリース式取り付け構造を、わずか7.8kgの軽量設計に統合しています。
貨物の保護と航空機への搭載を別々の作業として扱うのではなく、新しい輸送ボックスは、FlyCart 100の運用者に対し、機器、物資、その他の任務遂行に不可欠なペイロードを運搬するための専用コンテナを提供する。

夜間のドローン運用は、単に物体が存在するかどうかを確認するだけにとどまらない場合が多い。公共安全チームは周囲の地形から人物を区別する必要があり、公共施設の点検員は建物の構造の詳細を認識する必要があり、緊急対応要員は夜明けを待たずに道路、車両、アクセス経路を把握する必要がある。
従来の低照度撮影では、映像が暗くなったり、ノイズが多くなったり、ぼやけたり、有用な色情報が欠落したりすることがあります。目標物に接近して飛行することで視界は改善される可能性がありますが、同時にオペレーターの安全距離が短くなり、建物、電力インフラ、森林、港湾、または緊急事態発生現場周辺での任務がより困難になる可能性もあります。

送電線碍子の汚染は、絶縁性能に影響を与え、汚染フラッシュオーバーや送電線故障のリスクを高める可能性があります。しかし、高電圧送電鉄塔に設置された碍子の清掃は、特に機器が地上高の高い場所に設置されている場合や、作業員や従来の機械がアクセスしにくい場所に設置されている場合、非常に困難なメンテナンス作業となります。
Foxtech社は、電力網の保守チームにより柔軟な清掃方法を提供するため、 DJI FlyCart 30向けに開発されたドローン搭載型絶縁体清掃システム「 AeroClean F30」を発表しました。

これまでの技術記事では、空間カメラの撮像原理、オープンソースのエコシステムとの互換性、そして林業への応用における実用的な成果について紹介しました。
本稿では、交通事故調査におけるPocket 3Dの実用性と現場での性能に焦点を当てる。

高品質な人間のデモンストレーションデータは、身体性AI、模倣学習、ロボットマニピュレーション研究にとって不可欠な基盤となりつつある。しかし、人がタスクを完了する様子を記録することは、ほんの始まりに過ぎない。研究チームは、手の動き、グリッパーの状態、視覚的な状況、奥行き、動作、空間的な軌跡に関する正確に整合された情報も必要としている。
これらのデータストリームが別々のデバイスで取得される場合、タイミング、座標系、データ品質の違いにより、結果として得られるデータセットの利用が困難になることがあります。問題はデータ収集が完了した後に初めて明らかになる場合があり、その結果、デモンストレーションの繰り返しや追加の後処理作業が必要になることがあります。

地域における林業のデジタル化には、単に森林の画像を収集するだけでは不十分です。林業チームは、樹木のパラメータを抽出し、森林の状態を記録し、変化を監視し、結果を直感的な形式で提示するために、信頼性の高い空間データを必要としています。
高性能なプロ仕様のSLAMシステムであれば、これらの要件を満たすことができます。しかし、地方の林業事務所、中小規模の測量チーム、研究区画プロジェクトなどでは、技術的な実現可能性よりも運用コスト効率が重要な場合が多いのです。

高性能な身体型AIシステムを構築するには、単なる動画撮影以上のものが必要です。研究者は、ロボットが人が何を見ているのか、手がどのように動くのか、そして操作が時間とともにどのように展開していくのかを理解できるよう、構造化され同期されたデータを必要としています。
この課題に対処するため、Foxtechは、身体化AI、ロボット学習、模倣学習、器用な操作訓練向けに設計された、新しい頭部装着型人体データ収集装置「HeadGo Ego」を発表しました。
HeadGo Egoは、一人称視点での視覚キャプチャ、手のキーポイントトラッキング、モーションセンシング、リアルタイムモニタリング、そして統合されたバックパック型データキューブシステムを組み合わせることで、研究チームがモバイルかつ実用的なワークフローで人間の操作データを収集できるよう支援します。

前回の記事「 Pocket 3D：パノラマカメラを空間カメラに変える」では、Pocket 3DがLiDAR技術を用いてパノラマカメラの姿勢キャプチャの限界を克服し、高精度な3Dデータ取得を実現する方法について解説しました。本稿では、収集したデータの活用方法と、Pocket 3Dの幅広い応用価値について探ります。

物理環境のリアルな3次元モデルを作成するには、高価な業務用スキャナー、複雑なソフトウェア、そして専門的な技術経験が必要となる場合が多い。モバイルスキャンアプリケーションは使いやすいかもしれないが、プロのプロジェクトに必要なシーン品質や出力の柔軟性を常に提供できるとは限らない。
新たに発売されたPocket 3Dポータブル3Dスキャナー＆モデリングシステムは、このギャップを埋めるために設計されました。3Dガウススプラッティング技術を搭載し、一部のDJIおよびInsta360カメラと互換性のあるPocket 3Dは、現実世界の空間をより手軽にキャプチャし、フォトリアリスティックでインタラクティブな3次元モデルに変換する方法を提供します。