Table of Contents

Merekam data EIF: Bukti fidelitas tinggi untuk mereproduksi masalah AR

Dalam aplikasi augmented reality (AR), beberapa masalah spatial localization yang kompleks, seperti tracking jitter, ketidaksesuaian virtual-real, dan content drift, sering kali sulit direproduksi sepenuhnya hanya melalui rekaman layar atau log. Untuk itu, kami menyediakan fitur perekaman data EIF, yaitu format dump data fidelitas tinggi proprietary yang dapat merekam informasi kunci berikut secara sinkron:

  • Informasi dasar perangkat, seperti model, sistem, dan versi SDK
  • Frame gambar kamera dengan timestamp
  • Matrix intrinsik dan matrix ekstrinsik kamera perangkat
  • Data sensor IMU
  • Data tambahan dari input bantu eksternal, seperti GNSS

Mengapa merekam data EIF penting?

Penting

Data EIF yang dapat mereproduksi masalah sangat berharga.

Data EIF dapat mereproduksi secara lengkap konteks detail saat masalah terjadi, sehingga tim pengembang dapat mereproduksi secara akurat skenario pengguna di lingkungan offline dan sangat meningkatkan efisiensi lokalisasi masalah. Dibandingkan rekaman layar atau log, EIF memiliki keunggulan berikut:

  1. Reproduksi akurat: Developer dapat langsung memutar ulang data EIF di alat debugging untuk mereproduksi Bug yang Anda temui.
  2. Diagnostik level bawah: Melalui analisis menyeluruh berbagai data, seperti gambar, sensor, dan input eksternal, developer dapat menentukan tahap teknis mana yang menyebabkan masalah.
  3. Hemat waktu: Menghindari siklus komunikasi yang panjang dan sangat mempersingkat siklus dari pelaporan masalah hingga penyelesaiannya.

Cara merekam data EIF

EasyAR menyediakan dua cara untuk merekam data EIF.

  1. Langsung menggunakan API yang disediakan SDK untuk mengimplementasikan fungsi perekaman data EIF dalam aplikasi Anda.
  2. Menggunakan Mega Toolbox App resmi. Biasanya cocok untuk pengembangan EasyAR Mega dan feedback masalah.

Untuk langkah detail, lihat dokumentasi teknis kami guna memperoleh panduan operasi sesuai metode penggunaan dan perangkat Anda.

Kiat

Kunjungi link berikut untuk melihat cara mengimplementasikan perekaman EIF di dalam aplikasi dengan memanggil API: Input frame recording and simulated runtime.

Kunjungi link berikut untuk melihat panduan operasi menggunakan Mega Toolbox App: Use Toolbox to record mobile EIF files.

Ringkasan singkat proses perekaman, dengan Mega Toolbox App sebagai contoh:

  1. Buka Mega Toolbox App, lalu ketuk On-site Verification and Diagnostics Tool.
  2. Masuk ke akun Anda, pilih localization library, dan mulai pengujian.
  3. Coba reproduksi masalah Anda. Temukan pola operasi yang dapat mereproduksi masalah secara stabil, seperti orientasi perangkat, cara browsing, atau titik pengambilan gambar.
  4. Setelah semuanya siap, ketuk tombol merah "Record" untuk mulai merekam.
  5. Setelah masalah muncul, ketuk tombol merah "Stop and Save".
  6. Sistem akan otomatis menghasilkan file EIF. Hubungkan perangkat ke komputer, ekspor ke penyimpanan lokal, lalu kirimkan.
Catatan

File EIF mungkin berukuran besar, dari ratusan MB hingga beberapa GB. Disarankan hanya merekam segmen inti yang berisi masalah, biasanya 10-30 detik sudah cukup.

Saran praktik terbaik

Untuk memastikan feedback Anda dapat diproses secara efisien, saat mengirimkan sertakan secara bersamaan empat jenis informasi berikut:

Jenis informasi Deskripsi
File data EIF Bukti diagnostik inti, harus berisi proses reproduksi masalah
Deskripsi fenomena subjektif Jelaskan dengan jelas perilaku yang Anda amati, misalnya "panah navigasi tiba-tiba melompat ke plafon saat berbelok ke kiri"
Rekaman layar atau screenshot Membantu visualisasi masalah dan secara intuitif menunjukkan "apa yang akhirnya dilihat pengguna"
Informasi konteks tambahan Termasuk:
• Model perangkat dan versi sistem operasi Anda
• Versi EasyAR SDK yang digunakan aplikasi Anda
• Deskripsi lingkungan tempat masalah terjadi (indoor/outdoor, pencahayaan, ukuran ruang)
• Aplikasi jenis Mega perlu memberikan informasi localization library tambahan, yang dapat diekspor dari tool Unity
• Aplikasi jenis CRS cloud recognition perlu memberikan informasi cloud recognition library tambahan
Kiat

Contoh: "Menggunakan EasyAR Sense Unity Plugin 4000.0.1 pada Apple Vision Pro (visionOS 26), melakukan navigasi di pusat perbelanjaan indoor, route navigasi tiba-tiba salah di lokasi tertentu. File EIF telah direkam: avp_wrong_path_20251218.mkveif, disertai rekaman layar, foto lingkungan, dan informasi localization library: MegaStudio_ServiceInfo_myaccount_2025-12-18_10-33-26.json."

Dengan menyediakan paket informasi lengkap di atas, Anda akan mempercepat analisis dan perbaikan masalah secara signifikan. Terima kasih atas kerja sama Anda!