T-Rexシリーズ3月アップデート:トレーニング、ナビゲーション、ゴルフ機能が全面的にアップグレード

T-Rexシリーズ3月アップデート:トレーニング、ナビゲーション、ゴルフ機能が全面的にアップグレード

Amazfit Balance 2 アップデート:乳酸閾値でよりスマートなトレーニングを実現 読む T-Rexシリーズ3月アップデート:トレーニング、ナビゲーション、ゴルフ機能が全面的にアップグレード 1 分 Active Maxアップデート:新しいサウンドで春を迎えよう

Amazfitは、T-Rex 3T-Rex 3 Pro、およびT-Rex Ultra 2向けに、大規模なOTAアップデートを正式にリリースしました。このアップデートは3月5日から段階的に配信が開始され、4月7日にすべてのユーザーに完全にリリースされました。

今回のアップデートでは、 T-Rex Ultra 2に新たに搭載されたゴルフモード、T-Rex 3に搭載されたレクリエーションダイビングモードとウォッチ上でのオフラインルートプランニング機能、乳酸閾値トレーニング指標、そして再設計された睡眠アルゴリズムなど、さまざまな新機能が追加されます。継続的なソフトウェアアップデートを通じて、アウトドア探検、持久力トレーニング、健康モニタリングにおけるT-Rexシリーズの機能を着実に拡張していきます。

T-Rex 3 Pro

乳酸閾値トレーニング指標
新たに乳酸閾値(LT)分析機能が追加されました。この指標は持久系スポーツにおける重要な生理学的パラメータであり、ランナーがトレーニング強度をより科学的に管理し、自身の持久力レベルをより明確に理解するのに役立ちます。
 
ナビゲーションと地図のアップグレード
今回のアップデートでは、屋外でのナビゲーション体験も向上しています。
  • より豊富なオフライン地図データ、例えば、環境(緑地、水域、山岳地帯)を広範囲に表示して空間認識を高める機能など
  • 舗装道路と未舗装道路の区別など、より詳細な道路属性
  • アクティビティ中に計画ルートから逸脱した場合の自動ルート変更
さらに、筋力トレーニングテンプレートのエクササイズを完了した後、セッションが自動的に終了して保存されるのではなく、ユーザーは分割されたワークアウトを継続できるようになりました睡眠アルゴリズムも更新され、より正確な睡眠追跡が可能になりました。

*乳酸閾値自動測定:Zeppアプリバージョン10.1.0以降では、自動測定がデフォルトでサポートされています。バージョン10.1.0未満の場合は、「アプリ」>「デバイス」>「心拍数ゾーン」>「乳酸閾値ゾーンを選択」>「自動更新」>「オン」の順に操作してください。有効にすると、ワークアウト中の自動測定がサポートされます。

T-Rex Ultra 2

新ゴルフモード
今回のアップデートではゴルフモードが導入され、ゴルファーにより充実したスポーツ体験を提供します。この機能には以下のものが含まれます。
  • 世界中の4万以上のゴルフコースのデータ
  • グリーンの手前/中央/奥までの距離
  • 危険物までの距離
  • デジタルスコアカード
  • ターゲットとピンの位置
T -Rex Ultra 2は、今回のアップデートの一環として、乳酸閾値トレーニング機能と最新の睡眠アルゴリズムも搭載します。

絶えず進化するスポーツとアウトドア体験
これらのアップデートの展開により、T-Rexシリーズはナビゲーション、トレーニング、健康モニタリング、ゴルフといったあらゆる面で、より包括的な体験を提供できるようになりました。

今後も、ソフトウェアアップデートを通じて、より多くの機能アップグレードがユーザーに提供され続ける予定です。

T-Rex 3

オフラインルートプランニングとレクリエーションダイビングモードを追加
T-Rex 3は、ウォッチ上で直接オフラインルートプランニングに対応しました。スマートフォンに頼ることなくルートを計画できるので、ハイキング、登山、トレイルランニングなどのナビゲーション体験がより便利になります。
 
さらに、このシステムには レクリエーションダイビングモードが導入されているため、より幅広いダイビング体験を簡単に追跡して楽しむことができます

今回のアップデートには、いくつかのシステム最適化も含まれています。
  • フリーダイビングアルゴリズムの改善により、ダイビング全体を通してより安定した正確な深度測定値が得られるようになり、また(Goボタンを使用して)水中からフリーダイビングセッションを開始できるようになりました。
  • BioChargeアルゴリズムの最適化:運動中の主要な睡眠シナリオの処理を改善し、データ計算と表示を強化しました。これにより、ウルトラトレイルランニングなどの長時間の活動により適したものになりました。また、短時間の手首外し期間の予測を最適化し、短時間の取り外し(例:就寝前のルーティンで時計を外す場合)に関するデータの一貫性を向上させました。
  • 非常に長いワークアウトトラックによって引き起こされるシステム安定性の問題を修正しました。