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    SUUNTO ambit 2 颂拓拓野 2 深度测评-游泳功能(转自爱燃烧)

    发布时间:2015-03-24

    颂拓Suunto之前在户外领域更为关注潜水与航海系列,也产生很多经典款式。而拓野2则更偏重于运动方面的记录。在室内,室外游泳方面的表现除了影响这项运动功能本身外,还会影响到铁人三项,户外多项赛等多种运动结合的模式。Ambit 2 的表现到底如何?爱燃烧游泳功能方面深度测评。


     

    SUUNTO ambit 2 颂拓拓野 2 深度测评 第五部:游泳功能

    SUUNTO ambit 2 颂拓拓野 2 深度测评之防水可靠性

    SUUNTO ambit 2 颂拓拓野 2 深度测评之室内游泳测试

    SUUNTO ambit 2 颂拓拓野 2 深度测评之室外游泳测试

    SUUNTO ambit 2 颂拓拓野 2 深度测评总体评价

     

    SUUNTO ambit 2 颂拓拓野 2 深度测评防水可靠性:

    做为户外出身的品牌,颂拓 Suunto在防水方面的能力毋庸置疑。虽然标称是防水100米。但是大部分人只会佩戴Ambit 2在游泳池或公开水域进行训练。

    SUUNTO ambit 2 颂拓拓野 2 深度测评室内游泳测试:

    室内游泳在开始事可以设定泳池长度,有码和米两种单位可选。距离有标准的 25米和50米池,除此之外还可以设定任意长度。

    至今佩戴Ambit 2 游泳测试超过 30次。同时使用Garmin 910XT,Garmin swim做对比组测试。

    Ambit 2在未更新 1.5版本固件前,误差约为2个来回误差1次。也就是25%左右的误差。 Ambit 2在更新1.5版本固件后,误差约为4个来回误差1次。也就是15%左右的误差。 Garmin 910XT 误差约为6-8个来回误差1次,也就是低于10%的误差。 Garmin Swim 几乎没有误差。


    在1.5版本升级对Ambit 2游泳方面的提升较大,但依然有非常大的误差。因此数据不太值得信赖。游泳方面的室内游泳速度,划水效率等都是由游泳距离推算出来的。Suunto在对三维加速器数据的推算方面做的不好。

    对比起来Garmin 910XT的准确性高很多,而Garmin Swim系列由于是专业游泳手表精确度更高。目前还不知道是由于所用的传感器精度,取样次数还是内部算法造成的差异。

    通过与一些游泳高手交流过,建议在转身蹬壁后滑行一段距离后开始划水。经尝试后Ambit 2和Garmin 910XT的准确性都略有提高。

    曾怀疑是否由于游泳姿势不规范导致“记圈”失误,让一个游泳水平较高的朋友对Ambit 2和 910XT进行测试,误差率与燃烧君类似。因此姿势应该不是造成“记圈”错误的最主要原因。而且做为一款民用产品本来就应该能够对应大部分用户的使用情况。

    在室内游泳模式中有关于泳姿学习的功能,手表可以通过采样泳姿后提高在训练中对泳姿识别的可靠性,进一步提高“记圈”的准确性。先选定泳姿(自由泳,蛙泳,仰泳,蝶泳),然后游25米让手表进行采样。经实践后,并未有明显改善。整个设计思路合理,但还未能解决内部的算法问题。所以这个功能发挥不出效果。

     

    SUUNTO ambit 2 颂拓拓野 2 深度测评室外游泳测试:

    室外游泳测距是靠GPS,但由于在水下无法连接卫星信号。因此划臂出水时与卫星的通讯直接影响了数据的准确性。因此很多蛙泳的选手手表经常没有数据就是这个原因。

    8月份进行了一次公开水域测试。除了Ambit 2 外对比表为 Garmin 910XT 和 百锐腾 Bryton C60 。

    下水前四块表的排布位置如图所示(爱燃烧注:其实戴的位置对精度也有影响,越靠近手腕理论上出水时间越长。Garmin305原计划放“跟屁虫”内测试,所以没有下水,请不要模仿。)


    实际距离约为1.9km。经过测试 910XT 为1.86km 。而Ambit 2和 C60 都是2.28-2.4km。误差约为10%左右。这个针对比赛很难容忍。好在Suunto在1.5固件升级中最大的更新就是室外游泳对距离的测量和算法问题。因此买了Ambit 2后要尽快升级1.5固件版本(具体操作方法可以访问 颂拓 (SUUNTO) 拓野 2(Ambit 2)软件 1.5版本升级说明 )


     

    SUUNTO ambit 2 颂拓拓野 2 深度测评总结:

    Ambit 2 在游泳方面表现出了短板,甚至未做到行业的平均水平。目前看来应该不是硬件方面的问题,毕竟是新产品,而且很多规格都很高。问题应该还是出在软件算法方面。从匆忙推出1.5版本固件来看,对测距不准的反馈应该很多。而且对泳姿学习的功能并未优化,设想非常好,但是对于模拟实施还需要有很长的路要走。

     

     

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