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Se utilizó Town02 como modelo entrenado, empleando el dataset obtenido a partir de la conducción manual.

El modelo autónomo utiliza el piloto automático integrado mediante el ROS bridge. Su comportamiento es considerado ideal, ya que se basa en un controlador de trayectoria PID fundamentado en waypoints, lo cual facilita la recuperación de la trayectoria en cualquiera de los casos propuestos.

EfficientNet_v2_s y ResNet18 presentan comportamientos similares en las pruebas de robustez, mostrando trayectorias más suaves y controladas. En trayectos cortos, ambos se comportan de forma muy similar. PilotNet, en cambio, tiende a ser más brusco al buscar salidas o encontrar el trayecto, aunque finalmente logra salir de las zonas propuestas.

En trayectos más largos, EfficientNet_v2_s demuestra mayor estabilidad y es capaz de alcanzar mayores velocidades. Por su parte, ResNet18 se asemeja más a PilotNet en su estilo de conducción, pero en circuitos largos logra superar a PilotNet en rendimiento.

Cabe destacar que PilotNet es más propenso a realizar giros pronunciados. En el primer giro, tiende a tomar la curva demasiado cerrada, lo que le impide continuar el circuito más amplio de forma eficiente, como sí lo hacen los otros modelos. Además, PilotNet es más propenso a colisiones.


Escenario / Modelo autonomo efficientnet_v2 pilotnet resnet18
caso1 Bueno. Su comportamiento se basa en los waypoints y controladores según la posición. Encuentra rápidamente la trayectoria y sigue correctamente las reglas de la simulación. Bueno. Más suave en su conducción, se integra más rápido a la trayectoria. Regular. Realiza giros más bruscos y presenta zigzagueos para encontrar la trayectoria, mostrando cierta indecisión. Bueno. Toma rápidamente el carril y encuentra el trayecto de manera estable.
caso2 Similar al anterior, sin cambios destacables. Bueno. Encuentra rápido el trayecto, aunque realiza giros ligeramente más bruscos. Bueno. Encuentra rápido el trayecto, con giros algo más suaves. Bueno. Encuentra rápido el trayecto, con giros suaves.
caso3 Similar al caso anterior, sin cambios relevantes. Bueno. Realiza giros más suaves, manteniendo buena estabilidad. Más brusco en sus giros. Presenta giros ligeramente más bruscos, aunque mantiene la trayectoria.
caso4 Comportamiento similar a los anteriores, sin cambios significativos. Se mueve de forma suave para salir de zonas complicadas y reincorporarse al carril. Más brusco al intentar salir de zonas complejas o reincorporarse al carril. Sale de manera más suave del carril, aunque con ligeros movimientos bruscos.
caso_normal Mantiene un comportamiento constante y estable, similar a los casos anteriores. Bueno. Conducción más estable, mantiene línea recta y alcanza mayor velocidad (55 km/h), tomando las curvas de forma segura a esa velocidad. Menos estable en la dirección, zigzaguea más y alcanza menor velocidad (45 km/h). Comportamiento similar a PilotNet, con cierto zigzagueo, aunque ligeramente más estable.

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Caso 1

caso1 autonomo

caso1 efficientnet v2

caso1 resnet18

caso1 pilotnet

Caso 2

caso2 autonomo

caso2 efficientnet v2

caso2 resnet18

caso2 pilotnet

Caso 3

caso3 efficientnet v2

caso3 resnet18

caso3 pilotnet

caso3 autonomo

Caso 4

caso4 autonomo

caso4 efficientnet v2

caso4 resnet18

caso4 pilotnet