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Raccolta dei dati diagnostici Mega

Questa guida fornisce istruzioni standardizzate per raccogliere dati sulle anomalie di visual effect. Raccolta dati e feedback standardizzati aiutano gli sviluppatori a descrivere i problemi in modo accurato e aiutano il team tecnico EasyAR a individuare, riprodurre e risolvere in modo efficiente i fault tecnici relativi alla visual localizzazione.

Introduzione

Quando si integra EasyAR Mega localizzazione service, una raccolta dati accurata è il prerequisito centrale per la diagnosi dei problemi. Questa guida copre i seguenti passaggi chiave:

  • Identificazione del problema: Classificare e valutare preliminarmente le anomalie comuni.
  • Specifiche di screenshot e registrazione dello schermo: Metodi di prove visive per diverse piattaforme dispositivo.
  • Raccolta dati runtime: Estrarre ed esportare dati dell'ambiente runtime su ciascuna piattaforma.
  • Standard di informazioni di feedback: Assicurare il "set minimo di informazioni" necessario al team tecnico per riprodurre il problema.

Classificazione delle anomalie e valutazione iniziale

Prima di inviare un problema, usare la seguente classificazione per chiarire l'anomalia:

Sintomi comuni di anomalia

  • Completamente impossibile localizzare: La scena non può essere riconosciuta e lo stato rimane "NotFound".
  • Deviazione della precisione di localizzazione: Localizzazione riesce, ma l'precisione è insufficiente, con evidente offset spaziale.
  • Unstable localizzazione: L'immagine presenta jitter o drift, oppure il tracking si perde spesso.
  • Anomalia regionale: L'effetto di localizzazione è scarso in aree specifiche o in punti specifici.
  • Differenze di compatibilità dei dispositivi: Le prestazioni sono scarse su alcuni modelli di dispositivo specifici.

Ipotesi sulle possibili cause

  • Relativo alla scena: Offset del posizionamento dei contenuti, bassa qualità di mappatura, illuminazione ambientale o punti caratteristici scarsi (come grandi pareti bianche), oppure interferenze da punti simili.
  • Ambiente tecnico: Instabilità di rete, arretrati del servizio, limite QPS superato, compatibilità della versione SDK o errori di logica di chiamata API.
  • Permessi hardware: I sensori del dispositivo (IMU) non supportano Motion Tracking, oppure i permessi camera/storage non sono abilitati.

Processo di feedback standardizzato

Per migliorare l'efficienza del risoluzione problemi, consigliamo vivamente di inviare un pacchetto di feedback completo contenente le seguenti tre parti:

Checklist delle informazioni di base (set minimo di informazioni)

  • Identificatori risorsa: Informazioni account, Mega AppId, Block Id.
  • Informazioni versione: EasyAR Sense versione SDK o versione del plugin Mini Program.
  • Dettagli del problema: Descrizione dettagliata dell'anomalia e delle sue condizioni di attivazione.
  • Parametri ambiente: Modello del dispositivo, versione OS, versione WeChat e ambiente di rete corrente (4G/5G/WiFi).

Prove visive (video e screenshot)

  • Registrazione dello schermo del processo di riproduzione: Registrare completamente il processo di localizzazione dall'avvio fino al verificarsi dell'anomalia.
  • Screenshot dei fotogrammi chiave: Acquisire screenshot nel momento in cui l'anomalia si verifica.
  • Registrazioni multi-angolo: Fornire riferimenti visivi da diverse posizioni e in diverse condizioni di illuminazione.

Dati runtime (base principale per il risoluzione problemi)

  • Dati EIF: Registrazioni runtime basati su EasyAR Sense, con supporto per riproduzione e analisi su PC.
  • Dati Dump: Snapshot del stato runtime specifici di WeChat Mini Program.
  • Log applicazione: Log runtime dell'App (Logcat/Console) ed stack di errore.

Categorie di ambiente runtime e metodi di raccolta

I metodi di raccolta dati variano in base a running device e piattaforma. Scegliere la guida corrispondente in base alla propria actual environment.

Categorie di dispositivi

  • Dispositivi mobili: Smartphone (iOS/Android).
  • Dispositivi headset:
    • OST (Optical See-Through): Optical see-through, come XREAL e Rokid.
    • VST (Video See-Through): Video see-through, come Apple Vision Pro e PICO.

Guide per screenshot e registrazione dello schermo

Tipo piattaforma Guida di riferimento
Telefono / WeChat Mini Program Screenshot, registrazione dello schermo ed esportazione su phone
OST headset OST registrazione ed esportazione
VST headset VST registrazione ed esportazione

Raccolta dati runtime (EIF/Dump)

Tipo scenario Soluzione di raccolta
EasyAR Sense applicazione nativa Telefono app EIF recording / Headset EIF recording
WeChat Mini Program Mini Program Dati Dump registrazione ed esportazione
Strumenti di raccolta rapida Registrazione EIF Mega Toolbox / Toolbox Dump recording

Funzione di raccolta automatica (in arrivo)

Presto aggiorneremo il supporto per raccolta e feedback automatici, offrendo un modo più comodo per inviare i dati:

  • Registrazione in background: Avviare in background la raccolta dei dataset necessari su richiesta
  • Caricamento automatico: Impacchettare automaticamente e fare caricamento dei dati al team tecnico EasyAR
  • Acquisizione su richiesta: Catturare autonomamente stati anomali in tempo reale
  • Monitoraggio avanzamento: Classificare e tracciare continuamente il avanzamento

Riepilogo della navigazione nelle guida operativa

Passare direttamente alla detailed guida operativa in base ai requisiti della propria piattaforme dispositivo:

Type Registrazione dello schermo and screenshot collection guide Raccolta dati runtime guide
Telefono application Screenshot, registrazione dello schermo ed esportazione su phone Telefono app EIF recording, Registrazione EIF Mega Toolbox, Istruzioni di export Dati EIF
OST headset OST registrazione ed esportazione Headset EIF registrazione ed esportazione
VST headset VST registrazione ed esportazione Headset EIF registrazione ed esportazione
WeChat Mini Program Screenshot, registrazione dello schermo ed esportazione su phone WeChat Mini Program Dump registrazione ed esportazione, Registrazione Dump Toolbox WeChat Mini Program

Raccomandazioni di best practice

  1. Processo di pre-ricerca: Prima del rilascio del progetto, è consigliabile che i membri del team familiarizzino con il processo di raccolta dati.
  2. Prima autoverifica: Prima del feedback, verificare se problemi dell'ambiente tecnico, posizionamento dei contenuti issues o problemi di permessi del dispositivo sono stati esclusi.
  3. Completezza dei dati: Raccogliere dati completi in modo standardizzato: minimum informazioni di feedback set, video e screenshot delle anomalie visive, e dati runtime.
  4. Comunicazione tempestiva: Dopo aver inviato dati completi, mantenere la comunicazione con il team tecnico EasyAR.

Canali di supporto tecnico

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