Week 33 - Comparación cualitativa del modelos DAgger 40% monolítico y mezcla de expertos.
Se llevaron a cabo pruebas cualitativas para observar el comportamiento de los modelos de navegación entrenados, evaluando su desempeño en diversos escenarios. Para mejorar la calidad de las pruebas y obtener información más detallada, se está adaptando la herramienta de medición y evaluación Behavior Metrics al framework ROS 2, que es el sistema actual utilizado. Cabe destacar que esta herramienta no soporta ROS 2 de manera nativa, por lo que se está realizando una integración personalizada.
El modelo entrenado con DAgger demostró ser significativamente más robusto para enfrentar escenarios desafiantes. Es capaz de retomar el rumbo cuando se desvía del carril, lo que mejora su capacidad de recuperación y mantiene una trayectoria estable. En contraste, el modelo monolítico tiende a oscilar de forma creciente cuando se desvía, acumulando errores que resultan en giros bruscos y, eventualmente, en la pérdida de control.
DAgger ofrece una experiencia de conducción más fluida, especialmente en curvas. Su capacidad para anticipar y manejar cambios en el entorno lo hace menos propenso a movimientos bruscos. Por otro lado, el modelo monolítico es más reactivo y no considera adecuadamente el estado del camino, ya sea en curvas o rectas, para ajustar la aceleración, lo que genera una conducción menos precisa.
El modelo DAgger logra mantener una velocidad promedio de 28 km/h en curvas, adaptándose suavemente al cambio de trayectoria. En comparación, el modelo monolítico muestra una mayor dificultad para ajustar su comportamiento, acelerando y frenando sin considerar adecuadamente la geometría del camino. Esta diferencia de comportamiento es un reflejo de las capacidades de aprendizaje iterativo de DAgger, que le permite enfrentarse mejor a situaciones complejas durante la navegación.