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Mega diagnóstico de coleta de dados

Este guia visa fornecer orientações padronizadas para coleta de dados de anomalias visuais. Através de coleta e feedback padronizados, ajuda os desenvolvedores a descrever problemas com precisão e auxilia a equipe técnica do EasyAR a identificar, reproduzir e resolver falhas técnicas relacionadas ao posicionamento visual de forma eficiente.

Conteúdo introdutório

Durante a integração do serviço de posicionamento EasyAR Mega, a coleta precisa de dados é a premissa central para diagnóstico de problemas. Este guia abrange os seguintes aspectos-chave:

  • Identificação de problemas: classificação e avaliação preliminar de fenômenos anormais comuns.
  • Padrões de captura de tela e gravação: métodos de coleta visual para diferentes plataformas de dispositivos.
  • Coleta de dados de execução: extração e exportação de dados de ambiente de tempo de execução em várias plataformas.
  • Padrões de feedback de informações: garantia do "conjunto mínimo de informações" necessário para a equipe técnica reproduzir problemas.

Classificação de fenômenos anormais e avaliação preliminar

Antes de relatar problemas, identifique claramente o fenômeno anormal de acordo com as seguintes categorias:

Manifestações anormais comuns

  • Incapacidade total de posicionamento: falha no reconhecimento da cena, status persistentemente exibido como "NotFound".
  • Desvio de precisão de posicionamento: posicionamento bem-sucedido, mas com precisão insuficiente e deslocamento espacial evidente.
  • Instabilidade de posicionamento: tremulação, deriva na imagem ou perda frequente de rastreamento.
  • Anomalias regionais: desempenho de posicionamento deficiente em áreas ou pontos específicos.
  • Diferenças de compatibilidade de dispositivos: desempenho inferior em modelos específicos de dispositivos.

Possíveis causas

  • Relacionadas à cena: deslocamento de conteúdo, baixa qualidade de mapeamento, iluminação ambiental ou pontos característicos escassos (como paredes brancas extensas), interferência de pontos similares.
  • Ambiente técnico: instabilidade de rede, serviço não pago, limite de QPS excedido, compatibilidade de versão do SDK, erro de lógica de chamada de API.
  • Permissões de hardware: sensores de dispositivo (IMU) não suportam rastreamento de movimento, permissões de câmera ou armazenamento não ativadas.

Processo de feedback padronizado

Para aumentar a eficiência da investigação, recomendamos enfaticamente o envio de um pacote de feedback completo contendo estas três partes:

Lista de informações básicas (conjunto mínimo de informações)

  • Identificadores de recursos: informações de conta, Mega AppId, Block Id.
  • Informações de versão: versão do EasyAR Sense SDK ou versão do plug-in de mini-programa.
  • Descrição detalhada do problema: descrição detalhada do fenômeno anormal e suas condições de gatilho.
  • Parâmetros ambientais: modelo do dispositivo, versão do SO, versão do WeChat, ambiente de rede atual (4G/5G/WiFi).

Evidências visuais (vídeo e capturas de tela)

  • Gravação do processo de reprodução: registro completo do processo de posicionamento desde a inicialização até a ocorrência da anomalia.
  • Capturas de tela de quadros-chave: instantâneos capturados no momento exato da ocorrência da anomalia.
  • Registro multiangular: forneça referências visuais sob diferentes posições e condições de iluminação.

Dados de tempo de execução (base central para investigação)

  • Dados EIF: registro de tempo de execução baseado no EasyAR Sense, suportando análise de reprodução em PC.
  • Dados Dump: instantâneo de estado de execução específico para mini-programas do WeChat.
  • Logs de aplicativo: logs de execução do aplicativo (Logcat/Console) e stack trace de erros.

Ambiente de execução e métodos de coleta classificados

Os métodos de coleta de dados variam conforme o dispositivo e a plataforma de execução. Selecione a orientação correspondente de acordo com seu ambiente real.

Explicação da classificação de dispositivos

  • Dispositivos móveis: smartphones (iOS/Android).
  • Dispositivos head-mounted:
    • OST (Optical See-Through): ótica transparente (como XREAL, Rokid).
    • VST (Video See-Through): vídeo transparente (como Apple Vision Pro, PICO).

Orientações para captura de tela e gravação

Tipo de plataforma Guia de referência
Celular / mini-programa WeChat Captura de tela, gravação e exportação em celular
OST head-mounted Gravação e exportação OST
VST head-mounted Gravação e exportação VST

Coleta de dados de tempo de execução (EIF/Dump)

Tipo de cenário Solução de coleta
Aplicativo nativo EasyAR Sense Gravação EIF em app para celular / Gravação EIF em head-mounted
Mini-programa WeChat Gravação e exportação de dados Dump em mini-programa
Ferramenta de coleta rápida Gravação EIF com Mega Toolbox / Gravação Dump com Toolbox

Funcionalidade de coleta automática (em breve)

Estamos aprimorando o suporte para coleta e feedback automáticos, oferecendo formas mais convenientes de envio de dados:

  • Gravação em segundo plano: inicia a coleta do conjunto de dados necessário sob demanda
  • Upload automático: empacota e envia automaticamente para a equipe técnica do EasyAR
  • Captura sob demanda: captura autônoma em tempo real de estados anormais
  • Acompanhamento de progresso: classifica e acompanha continuamente

Resumo da navegação por guias operacionais

Direcione-se diretamente aos guias operacionais detalhados conforme as necessidades da sua plataforma de dispositivo:

Tipo Guia de coleta de captura de tela e gravação Guia de coleta de dados de tempo de execução
Aplicativo para celular Captura de tela, gravação e exportação em celular Gravação EIF em app para celular, Gravação EIF com Mega Toolbox, Instruções de exportação de dados EIF
OST head-mounted Gravação e exportação OST Gravação e exportação EIF em dispositivos head-mounted
VST head-mounted Gravação e exportação VST Gravação e exportação EIF em dispositivos head-mounted
Mini-programa WeChat Captura de tela, gravação e exportação em celular Gravação e exportação Dump em mini-programa WeChat, Gravação Dump em mini-programa com Toolbox

Melhores práticas recomendadas

  1. Fluxo de pesquisa preliminar: antes do lançamento do projeto, recomenda-se que os membros da equipe se familiarizem com o processo de coleta de dados.
  2. Auto-verificação prévia: antes do feedback, confirme se problemas de ambiente técnico, posicionamento de conteúdo ou permissões de dispositivo foram eliminados.
  3. Integridade dos dados: colete dados completos de forma padronizada: forneça o conjunto mínimo de informações, vídeos e capturas de tela de anomalias visuais, dados de tempo de execução.
  4. Comunicação oportuna: após enviar dados completos, mantenha comunicação com a equipe técnica do EasyAR.

Canais de suporte técnico

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