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EIF データを記録する: AR 問題を再現するための高忠実度の根拠

拡張現実(AR)アプリケーションでは、tracking の揺れ、仮想と現実の位置ずれ、コンテンツのドリフトなど、一部の複雑な spatial localization 問題は、画面録画やログだけでは完全に再現することが難しい場合があります。そのため、EIF データ記録機能を提供しています。これは独自の高忠実度データダンプ形式で、次の重要な情報を同期して記録できます。

  • デバイスの基本情報(モデル、システム、SDK バージョンなど)
  • timestamp を含むカメラ画像フレーム
  • デバイスのカメラ内部パラメータ行列、外部パラメータ行列
  • IMU センサーデータ
  • 外部補助入力の追加データ(GNSS など)

なぜ EIF データの記録が重要なのですか?

重要

問題を再現できる EIF データは非常に貴重です。

EIF データは、問題発生時の詳細なコンテキストを完全に再現できるため、開発チームはオフライン環境でユーザーが遭遇したシーンを正確に再現でき、問題特定の効率を大幅に向上できます。画面録画やログと比べ、EIF には次の利点があります。

  1. 正確な再現: 開発者はデバッグツールで EIF データを直接再生し、遭遇した Bug を再現できます。
  2. 低レベル診断: 画像、センサー、外部入力など各種データを包括的に分析することで、開発者は問題が技術上のどの段階にあるかを判断できます。
  3. 時間短縮: 長いコミュニケーションの往復を避け、問題報告から解決までのサイクルを大幅に短縮します。

EIF データを記録する方法

EasyAR は EIF データ記録の方法を 2 つ提供しています。

  1. SDK が提供する API を直接使用し、アプリケーション内で EIF データ記録機能を実装します。
  2. 公式の Mega Toolbox App を使用します。通常は EasyAR Mega の開発や問題フィードバックに適しています。

具体的な操作手順については、技術ドキュメントを参照し、使用方法とデバイスに応じた操作ガイドを確認してください。

ヒント

API 呼び出しによってアプリ内 EIF 記録機能を実装する方法は、次のリンクを参照してください: Input frame recording and simulated runtime

Mega Toolbox App の操作ガイドは次のリンクを参照してください: Use Toolbox to record mobile EIF files

記録フローの簡単な概要(Mega Toolbox App の例):

  1. Mega Toolbox App を開き、On-site Verification and Diagnostics Tool をタップします。
  2. アカウントにログインし、localization library を選択してテストを開始します。
  3. 問題の再現を試みます。デバイスの向き、閲覧方法、撮影地点など、問題を安定して再現できる操作パターンを見つけます。
  4. 準備が整ったら、赤い "Record" ボタンをタップして記録を開始します。
  5. 問題が発生したら、赤い "Stop and Save" ボタンをタップします。
  6. システムが自動的に EIF ファイルを生成します。デバイスをコンピューターに接続し、ローカルストレージへエクスポートして提出します。
注記

EIF ファイルは大きくなる可能性があります(数百 MB から数 GB)。問題を含む核心部分のみを記録することを推奨します。通常は 10-30 秒で十分です。

ベストプラクティスの推奨事項

フィードバックを効率的に処理できるよう、提出時には次の 4 種類の情報を同時に含めてください。

情報タイプ 説明
EIF データファイル 中核となる診断根拠であり、問題再現プロセスを必ず含めます
主観的な現象説明 観察した挙動を明確に説明します(例:「左折時にナビゲーション矢印が突然天井へ飛んだ」)
画面録画または screenshot 問題の可視化を補助し、「ユーザーが最終的に見た画面」を直感的に示します
補助コンテキスト情報 以下を含みます:
• デバイスモデルと OS バージョン
• アプリケーションで使用している EasyAR SDK のバージョン番号
• 問題が発生した環境の説明(indoor/outdoor、照明、空間サイズ)
• Mega 系アプリでは localization library 情報を追加で提供する必要があり、Unity tool からエクスポートできます
• CRS cloud recognition 系アプリでは cloud recognition library 情報を追加で提供する必要があります
ヒント

例:「Apple Vision Pro(visionOS 26)で EasyAR Sense Unity Plugin 4000.0.1 を使用し、indoor 商業施設でナビゲーション中、ある位置でナビゲーション経路が突然誤りました。EIF ファイルを記録済み: avp_wrong_path_20251218.mkveif、画面録画、環境写真、localization library 情報を添付: MegaStudio_ServiceInfo_myaccount_2025-12-18_10-33-26.json。」

上記の完全な情報パッケージを提供することで、問題分析と修復プロセスが大幅に加速します。ご協力ありがとうございます。