DJIは今年の5月にROMO 2シリーズを発表しました。これにはROMO P2とROMO A2が含まれます。
DJI ROMO P2（タンク版）の価格は5999元、DJI ROMO P2（自動上下水超薄基地局版）の価格は6499元です。
DJI ROMO A2（タンク版）は5499元、DJI ROMO A2（自動上下水超薄基地局版）は5999元。
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ROMO 2シリーズは、AIによるスマートな全シーン対応ソリューションの実現に取り組んでいます。それは、異なるエリアや異なる汚れの特性を深く感知し理解し、自動的に最適な清掃プロセスを実行することができます。
カーペットが自動的に圧力を上げ、深くほこりを吸収する。
液体の汚れを認識したら、超幅ロボットアームを動かして正確に清掃し、拡散を防ぐ。
多くの障害物がある複雑な環境の中で、より巧みに周回することができる
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スマートクリーニング機能のおかげで、ROMO 2は優先的に道路を通る動作、スマートな再引き回し、自動的な洗濯物の持ち上げなどを簡単に実行できます。ユーザーは事前に部屋を片付けたり計画を立てる必要がなく、いつでも安心して掃除を始めることができます。
ROMO 2シリーズの障害物回避システムは、DJIのフラッグトラックドローンに由来し、新しい感知ハードウェアと組み合わせて、スマート障害物回避2.0の全面的なアップグレードを実現している。新しい面状パターン散乱光レーザーレーダーと双眼魚眼視覚センサーが協力して動作し、前方の障害物をはっきりと認識できるようになる。
側面の面阵ToF技術とロボットアーム上のレーザーレーダーを組み合わせることで、縁取りのクリーニングが正確かつ効率的になります。
ROMO 2シリーズは新しい次元で認識システムを構築し、地面の障害物をミリメートルレベルで感知することができる。これにより、太さわずか2ミリメートルのケーブルやペット用の尿替えパッドを鋭敏に回避するだけでなく、人間の推論能力や概念の転移能力を模倣し、一石二鳥の対応が可能になる。
これまで見たことのない障害物であっても、自動的に検出し回避する。
底部の埃を発見するライトは、角度が丁寧に調整されており、床面に均一な光のカーテンを形成する。これによりロボットは暗い環境で汚れや障害物を明確に観察でき、光は柔らかく、家族やペットに影響を与えない。
また特筆すべきは、ROMO 2がガラスや鏡などの透明な障害物を効果的に認識し回避することができ、様々な複雑な障害物回避シーンを簡単に処理できることです。
ROMO 2は、実証されたディスク洗浄方式を採用しており、総合的なバランスが優れています。ディスク洗剤は最大限の圧力と地面との接触面積を提供し、頑固な乾燥した汚れを除去する効果が高く、洗浄効率も向上します。また、様々な住宅の地面の配置に適合することができます。
同時に、円盤構造により基地局内で高速回転とこすりを通じて深層の自己清掃が実現され、長期的なメンテナンスがより安心です。
その革新的なレーダー自動適応型超幅外揺機械アームは、揺れ角度が123°に達する。
一度の外装作業で、前世代よりも4.5センチメートルの角部領域をカバーできる。スマートフィットアルゴリズムと組み合わせることで、壁辺のテーブル脚に正確にフィットし、汚れを除去する。
清掃力において、36000Paの集エネ吸力システムとスマートインジェクションモードが組み合わさることで、カーペットの深層に蓄積された頑固なほこりを効果的に除去できます。
同時に、ROMO 2はDualSweepという二重カバー構造を備えています。側面ブラシと中央ブラシが巧みに連携し合い、両方のブラシで二重にカバーすることで、全機体が絡まりにくくなり、毛の悩みを心配する必要がありません。
同時に、ROMO 2の二重層連続障害物通過能力は8.5センチメートルに向上し、動的自動適応機械足により、家庭でよく見られる門口や押さえ条などの障害物を余裕を持って対処でき、さらにスマートに予測して輪足を上げることで、家全体を自由に歩行できるようになります。
また、車輪の足を上に持ち上げるタイプのカーペット設計もあり、従来の掃除ロボットが薄いカーペットやベッドサイドカーペットを巻き上げたり絡まったりするという不快感を減らすことができます。
DJI HomeアプリはROMO 2シリーズに深く適合し、新たに導入された汚れ熱度グラフにより、地面の汚れ状況を細かく表示できます。
頻繁にページを切り替える必要はなく、地図上で一括して個性化編集が可能です。システムは新しいレイアウトに基づいて、清掃パスを自動的に最適化します。
ROMO 2は、全シーンでの音声制御や遠隔ビデオ通話もサポートしており、55Wの高速充電機能を備えている。ベースステーションに戻って洗濯布をクリーニングするたびに、迅速に電力を補充できる。
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