Recopilación de datos de diagnóstico de Mega
Esta guía proporciona instrucciones estandarizadas para recopilar datos sobre anomalías de visual effect. La recopilación de datos y el feedback estandarizados ayudan a los desarrolladores a describir problemas con precisión y ayudan al equipo técnico de EasyAR a localizar, reproducir y resolver de forma eficiente fault técnicos relacionados con visual localization.
Introducción
Al integrar el EasyAR Mega localization service, la recopilación precisa de datos es el requisito previo central para diagnosticar problemas. Esta guía cubre los siguientes pasos clave:
- Issue identification: Clasificar y evaluar preliminarmente anomalías comunes.
- Especificaciones de screenshot y screen recording: Métodos de visual evidence para diferentes device platforms.
- Runtime data collection: Extraer y exportar runtime environment data en cada plataforma.
- Estándares de feedback information: Asegurar el "minimum information set" necesario para que el equipo técnico reproduzca el problema.
Clasificación de anomalías y evaluación inicial
Antes de reportar un problema, use la siguiente clasificación para aclarar la anomalía:
Síntomas comunes de anomalías
- Completely unable to localize: No se puede reconocer la scene y el status permanece en "NotFound".
- Localization accuracy deviation: Localization tiene éxito, pero la accuracy es insuficiente y hay un spatial offset evidente.
- Unstable localization: La imagen presenta jitter o drift, o el tracking se pierde con frecuencia.
- Regional anomaly: El efecto de localization es deficiente en áreas específicas o puntos específicos.
- Device compatibility differences: El rendimiento es deficiente en ciertos modelos de dispositivo.
Suposiciones sobre posibles causas
- Scene-related: Offset de content placement, baja calidad de mapping, iluminación ambiental o feature points escasos (como grandes paredes blancas), o interferencia de puntos similares.
- Technical environment: Network jitter, service arrears, QPS limit exceeded, compatibilidad de SDK version o errores de API call logic.
- Hardware permissions: Los device sensors (IMU) no admiten motion tracking, o los permisos de camera/storage no están habilitados.
Proceso de feedback estandarizado
Para mejorar la eficiencia del troubleshooting, recomendamos encarecidamente enviar un complete feedback package que contenga las tres partes siguientes:
Lista de información básica (minimum information set)
- Identificadores de recursos: información de la cuenta, Mega AppId, Block Id.
- Información de versión: versión del SDK de EasyAR Sense o versión del plugin de Mini Program.
- Detalles del problema: descripción detallada de la anomalía y sus condiciones de activación.
- Parámetros del entorno: modelo del dispositivo, versión del OS, versión de WeChat y entorno de red actual (4G/5G/WiFi).
Visual evidence (vídeos y capturas)
- Screen recording del proceso de reproducción: Registrar completamente el proceso de localization desde el inicio hasta que aparece la anomalía.
- Key-frame screenshots: Capturar screenshots en el momento en que ocurre la anomalía.
- Multi-angle records: Proporcionar referencias visuales desde diferentes posiciones y bajo diferentes condiciones de iluminación.
Runtime data (base principal del troubleshooting)
- EIF data: Runtime records basados en EasyAR Sense, con soporte para playback y análisis en PC.
- Dump data: Snapshots de runtime state específicos de WeChat Mini Program.
- Application logs: Runtime logs de la App (Logcat/Console) y error stacks.
Consejo
Lectura adicional: Cómo comunicar claramente información detallada del problema
Categorías de runtime environment y métodos de recopilación
Los métodos de recopilación de datos varían según el running device y la plataforma. Elija la guía correspondiente según su actual environment.
Categorías de dispositivos
- Mobile devices: Smartphones (iOS/Android).
- Headset devices:
- OST (Optical See-Through): Optical see-through, como XREAL y Rokid.
- VST (Video See-Through): Video see-through, como Apple Vision Pro y PICO.
Guías de screenshot y screen recording
| Platform type | Reference guide |
|---|---|
| Phone / WeChat Mini Program | Screenshot, screen recording y export en teléfono |
| OST headset | OST recording y export |
| VST headset | VST recording y export |
Runtime data collection (EIF/Dump)
| Scenario type | Collection solution |
|---|---|
| Aplicación nativa EasyAR Sense | Grabación EIF en app de teléfono / Grabación EIF en headset |
| WeChat Mini Program | Mini Program Dump data recording y export |
| Herramientas de recopilación rápida | Grabación EIF con Mega Toolbox / Grabación Dump con Toolbox |
Función de recopilación automática (próximamente)
Pronto actualizaremos el soporte para recopilación y feedback automáticos, proporcionando una forma más cómoda de enviar datos:
- Background recording: Iniciar en segundo plano la recopilación de los datasets necesarios bajo demanda
- Automatic upload: Empaquetar y hacer upload automáticamente de los datos al equipo técnico de EasyAR
- On-demand capture: Capturar abnormal states en realtime de forma autónoma
- Progress tracking: Clasificar y realizar seguimiento continuo del progress
Resumen de navegación de operation guide
Vaya directamente a la detailed operation guide según los requisitos de su device platform:
| Tipo | Guía de recopilación de grabaciones de pantalla y capturas | Guía de recopilación de datos de runtime |
|---|---|---|
| Phone application | Screenshot, screen recording y export en teléfono | Phone app EIF recording, Mega Toolbox EIF recording, Instrucciones de export de EIF data |
| OST headset | OST recording y export | Headset EIF recording y export |
| VST headset | VST recording y export | Headset EIF recording y export |
| WeChat Mini Program | Screenshot, screen recording y export en teléfono | WeChat Mini Program Dump recording y export, WeChat Mini Program Toolbox Dump recording |
Recomendaciones de best practice
- Pre-research process: Antes de lanzar el proyecto, se recomienda que los miembros del equipo se familiaricen con el data collection process.
- Self-check first: Antes de enviar feedback, confirme si se han descartado technical environment issues, content placement issues o device permission issues.
- Data completeness: Recopile datos completos de forma estandarizada: minimum feedback information set, vídeos y screenshots de visual anomalies, y runtime data.
- Timely communication: Después de enviar datos completos, mantenga la comunicación con el equipo técnico de EasyAR.
Canales de technical support
- Help documentation: Consulte Mega documentation o Troubleshooting.
- Technical support: Contacte con nosotros ahora o envíe un correo a support@sightp.com.
Siguiente tema: Métodos de screenshot, screen recording y export en teléfono