Week 31 - Evaluación de Modelos de Conducción Autónoma con Data Mixta 20% DAgger + 80% Piloto Experto
Para esta serie de pruebas, el modelo fue entrenado utilizando un dataset mixto compuesto por un 20% de datos obtenidos mediante el método DAgger y un 80% de datos provenientes de un piloto experto. El entrenamiento se enfocó en mejorar el desempeño en tramos rectos y curvos.
Resultados
Desempeño General: Las pruebas realizadas resultaron satisfactorias, demostrando que el modelo conserva una robustez adecuada para mantenerse sobre la calzada.
Mejoras Observadas: Se logró reducir significativamente el cabeceo y oscilación observados en pruebas anteriores, mejorando la estabilidad durante la conducción.
Caso 4 (Antejardín): El modelo presentó dificultades en situaciones donde no se detectaron marcas o líneas de referencia de la calzada. Si el vehículo pierde estas referencias visuales, no logra recuperar el rumbo y se ve imposibilitado para volver a la calzada sin asistencia.