Week 34 - Escritura del Paper, Integración de ROS 2 en BehaviorMetrics e Investigación de Nuevos Modelos para Conducción Autónoma

Actualmente estoy desarrollando una investigación titulada “Comparativa del modelo PilotNet utilizando diferentes enfoques: entrenamiento con un dataset convencional vs. un dataset DAgger, y evaluación de un modelo monolítico frente a una separación en expertos especializados”.

Mi objetivo principal es demostrar que el uso del dataset DAgger (Dataset Aggregation) permite entrenar un modelo más robusto para enfrentar escenarios inesperados, especialmente en condiciones reales de conducción autónoma. Además, estoy evaluando cómo un enfoque basado en Modelos de Expertos (MoE), con especialistas en rectas y curvas, puede mejorar la velocidad del vehículo al enfrentar giros complejos, optimizando así su desempeño en tramos críticos.

Buscando Modelos Alternativos a PilotNet Como parte de esta investigación, estoy llevando a cabo una revisión bibliográfica para identificar modelos más recientes y robustos que puedan compararse con PilotNet. Estos modelos deben cumplir ciertos criterios importantes:

Compatibilidad con Entradas Similares: Imágenes segmentadas e imágenes RGB. Salidas en Formato Común: Comandos de control estándar como dirección (steer), aceleración (throttle) y freno (brake). Mayor Robustez: Capacidad para manejar condiciones de conducción más desafiantes o imprevistas.

Expandiendo BehaviorMetrics para ROS 2 y CARLA De manera paralela, estoy trabajando en una rama personalizada del repositorio BehaviorMetrics para agregar soporte a ROS 2 y el simulador CARLA. BehaviorMetrics será una herramienta clave en mi investigación, ya que me permitirá obtener métricas precisas de desempeño de los modelos entrenados. Estas métricas serán fundamentales para analizar y comparar los resultados obtenidos, y serán incluidas como parte de los datos clave en el paper.

El análisis de estas métricas me permitirá evaluar aspectos críticos como robustez, precisión en el control del vehículo y capacidad de respuesta en escenarios desafiantes, respaldando así mis conclusiones con datos sólidos y cuantitativos.