Método — experimento de latencia WiFi

Reproducir el experimento requiere dos máquinas: una PC que ejecuta el simulador del nodo edge, y una Meta Quest con la aplicación de prueba instalada. Esta página cubre el montaje, la ejecución y la extracción de los datos. El diseño experimental está en el protocolo.

Requisitos

Componente	Requisito
PC (simulador)	Windows / Linux / macOS, Python 3.10+
Python	pyzmq ≥ 25, opencv-python ≥ 4.8, numpy ≥ 1.24
Red	PC y Quest en la misma red WiFi (preferible 5 GHz)
Quest	Meta Quest 3, APK con WFIoTLatencyTestScene
Unity	Scripts copiados desde validation/Assets/Scripts/WFIoTLatency/

Simulador Python

cd <repo>/validation/tools
python wfiot_nuc_latency_simulator.py --host 0.0.0.0 --video-fps 30 --stat-hz 2 --lidar-hz 12 --jpeg-quality 85

Para las condiciones de LiDAR panorama (C5 y C7), con payload reducido:

python wfiot_nuc_latency_simulator.py --lidar-hz 4 --compact-lidar

Al arrancar, el simulador imprime su propia IP y los puertos que deja activos. Para averiguar la IP abre un socket UDP hacia 8.8.8.8, sin llegar a enviar datos. El significado de cada puerto está en Comunicaciones del sistema.

Ejecución en la Quest

Por cada condición del experimento:

1. Selecciona el preset de condición (C1 a C7) en el dropdown de la aplicación.
2. Confirma que los toggles de video y LiDAR coinciden con lo que el preset declara.
3. Pulsa Start. La corrida dura 60 s a 10 Hz.

Al terminar, la aplicación exporta dos CSV automáticamente:

/sdcard/Android/data/<bundle_id>/files/
  wfiot_latency_results_YYYYMMDD_HHMMSS.csv   ← detalle por muestra
  wfiot_latency_summary_YYYYMMDD_HHMMSS.csv   ← resumen estadístico

Para extraerlos por ADB:

adb pull /sdcard/Android/data/<bundle_id>/files/ ./csv_export/

Columnas relevantes

CSV	Columna	Descripción
detalle	rtt_ms	RTT observado en milisegundos
detalle	warmup	true = descartar del análisis estadístico
resumen	rtt_p95_ms	Percentil 95 — 95 % de las muestras tuvieron RTT ≤ este valor
resumen	jitter_std_ms	Desviación estándar de la latencia
resumen	loss_percent	Porcentaje de sondeos sin ACK recibido

Análisis estadístico

El script validation/tools/wfiot_stats_analysis.py procesa los CSV crudos y produce seis análisis:

• Kruskal-Wallis, como prueba ómnibus entre condiciones.
• Comparaciones pareadas de Mann-Whitney, con corrección de Holm.
• Intervalos de confianza por bootstrap.
• Probabilidad de cola.
• Clústeres de ráfagas.
• Modelo de carga ofrecida.

Los números que arroja sobre los datos reales están en Resultados.