Coleta de dados de diagnóstico Mega
Este guia fornece instruções padronizadas para coletar dados sobre anomalias de visual effect. A coleta de dados e o feedback padronizados ajudam os desenvolvedores a descrever problemas com precisão e ajudam a equipe técnica da EasyAR a localizar, reproduzir e resolver com eficiência fault técnicos relacionados a visual localization.
Introdução
Ao integrar o EasyAR Mega localization service, a coleta precisa de dados é o pré-requisito central para o diagnóstico de problemas. Este guia cobre as seguintes etapas principais:
- Issue identification: Classificar e avaliar preliminarmente anomalias comuns.
- Especificações de screenshot e screen recording: Métodos de visual evidence para diferentes device platforms.
- Runtime data collection: Extrair e exportar runtime environment data em cada plataforma.
- Padrões de feedback information: Garantir o "minimum information set" necessário para a equipe técnica reproduzir o problema.
Classificação de anomalias e avaliação inicial
Antes de relatar um problema, use a classificação a seguir para esclarecer a anomalia:
Sintomas comuns de anomalia
- Completely unable to localize: A scene não pode ser reconhecida, e o status permanece "NotFound".
- Localization accuracy deviation: Localization tem sucesso, mas a accuracy é insuficiente, com spatial offset evidente.
- Unstable localization: A image apresenta jitter ou drift, ou o tracking é perdido com frequência.
- Regional anomaly: O efeito de localization é ruim em áreas específicas ou pontos específicos.
- Device compatibility differences: O desempenho é ruim em certos modelos específicos de dispositivo.
Suposições de possíveis causas
- Scene-related: Content placement offset, baixa qualidade de mapping, iluminação ambiental ou feature points escassos (como grandes paredes brancas), ou interferência de pontos semelhantes.
- Technical environment: Network jitter, service arrears, QPS limit exceeded, compatibilidade de SDK version ou erros de API call logic.
- Hardware permissions: Device sensors (IMU) não suportam motion tracking, ou permissões de camera/storage não estão habilitadas.
Processo de feedback padronizado
Para melhorar a eficiência do troubleshooting, recomendamos fortemente que você envie um complete feedback package contendo as três partes a seguir:
Checklist de informações básicas (minimum information set)
- Identificadores de recursos: informações da conta, Mega AppId, Block Id.
- Informações de versão: versão do SDK EasyAR Sense ou versão do plugin de Mini Program.
- Detalhes do problema: descrição detalhada da anomalia e suas condições de acionamento.
- Parâmetros do ambiente: modelo do dispositivo, versão do OS, versão do WeChat e ambiente de rede atual (4G/5G/WiFi).
Visual evidence (vídeos e screenshots)
- Screen recording do processo de reprodução: Registrar completamente o processo de localization desde a inicialização até a ocorrência da anomalia.
- Key-frame screenshots: Capturar screenshots no momento em que a anomalia ocorre.
- Multi-angle records: Fornecer referências visuais de diferentes posições e sob diferentes condições de iluminação.
Runtime data (base principal para troubleshooting)
- EIF data: Runtime records baseados em EasyAR Sense, com suporte a playback e análise no PC.
- Dump data: Snapshots de runtime state específicos do WeChat Mini Program.
- Application logs: Runtime logs da App (Logcat/Console) e error stacks.
Dica
Leitura adicional: Como comunicar claramente informações detalhadas do problema
Categorias de runtime environment e métodos de coleta
Os métodos de coleta de dados variam conforme o running device e a plataforma. Escolha o guia correspondente de acordo com seu actual environment.
Categorias de dispositivos
- Mobile devices: Smartphones (iOS/Android).
- Headset devices:
- OST (Optical See-Through): Optical see-through, como XREAL e Rokid.
- VST (Video See-Through): Video see-through, como Apple Vision Pro e PICO.
Guias de screenshot e screen recording
| Platform type | Reference guide |
|---|---|
| Phone / WeChat Mini Program | Screenshot, screen recording e export no phone |
| OST headset | OST recording e export |
| VST headset | VST recording e export |
Runtime data collection (EIF/Dump)
| Scenario type | Collection solution |
|---|---|
| Aplicativo nativo EasyAR Sense | Gravação EIF no app do telefone / Gravação EIF no headset |
| WeChat Mini Program | Mini Program Dump data recording e export |
| Ferramentas de coleta rápida | Gravação EIF com Mega Toolbox / Gravação Dump com Toolbox |
Recurso de coleta automática (em breve)
Em breve atualizaremos o suporte a coleta automática e feedback, oferecendo uma forma mais conveniente de enviar dados:
- Background recording: Iniciar em segundo plano a coleta dos datasets necessários sob demanda
- Automatic upload: Empacotar e fazer upload automaticamente dos dados para a equipe técnica da EasyAR
- On-demand capture: Capturar abnormal states em realtime por conta própria
- Progress tracking: Classificar e acompanhar continuamente o progress
Resumo de navegação dos operation guides
Vá diretamente para o detailed operation guide de acordo com os requisitos da sua device platform:
| Tipo | Guia de coleta de gravação de tela e screenshots | Guia de coleta de dados de runtime |
|---|---|---|
| Phone application | Screenshot, screen recording e export no phone | Phone app EIF recording, Mega Toolbox EIF recording, Instruções de export de EIF data |
| OST headset | OST recording e export | Headset EIF recording e export |
| VST headset | VST recording e export | Headset EIF recording e export |
| WeChat Mini Program | Screenshot, screen recording e export no phone | WeChat Mini Program Dump recording e export, WeChat Mini Program Toolbox Dump recording |
Recomendações de best practice
- Pre-research process: Antes de o projeto entrar em produção, recomenda-se que os membros da equipe se familiarizem com o data collection process.
- Self-check first: Antes do feedback, confirme se technical environment issues, content placement issues ou device permission issues foram descartados.
- Data completeness: Colete dados completos de forma padronizada: minimum feedback information set, vídeos e screenshots de visual anomalies e runtime data.
- Timely communication: Após enviar dados completos, mantenha comunicação com a equipe técnica da EasyAR.
Canais de technical support
- Help documentation: Consulte Mega documentation ou Troubleshooting.
- Technical support: Entre em contato agora ou envie e-mail para support@sightp.com.
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