Carla follow lane DDPG Vs PPO Vs SAC [July 2nd]

• Usar una ejecución impar de ejecuciones (12 → sentido aleatorio y puntos de inicio aleatorios)
• Media y desviación típica con boxplots. Aspiramos a gráfica en la que la desviación típica es baja
• En los bar plot, no poner una barra por experimento, sino una por ciudad
• Medir suavidad (revisar en Carla Leaderboard)
• Sacar las gráficas de tiempo de entrenamiento
• Sacar velocidad en el espacio (con offset para comparar fácilmente). Difícil hacerlo con inicios aleatorios a menos que lo orqueste
  ¿Nos parece bien hacer un mapa de calor 3D en el que se vea cómo sube o baja en función de la velocidad si nos resulta abstruso solo con mapa de calor?
  https://gsyc.urjc.es/jmplaza/students/tfg-deeplearning-mezcla_expertos-juan_simo-2025.pdf
• Sacar histograma por ciudad
• Sacar histogramas de distancia en metros
• Seguir probando con FOV 120 o incluso 150

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