Week 83 - Actualización Dataset Burbuja + DAgger
Durante esta semana se construyó un nuevo dataset de Burbuja y un dataset mixto Burbuja + DAgger, y se reentrenó el modelo utilizando EfficientNet, ajustando el objetivo de control para seguir exclusivamente el carril derecho (a diferencia de experimentos previos centrados en el seguimiento general de la calzada).
El dataset fue rebalanceado nuevamente bajo un criterio de conducción natural, buscando distribuciones suaves de steer y throttle.
Se evaluaron dos estrategias de mezcla:
- DAgger + Burbuja hasta 50k muestras
Se utilizaron 16.4k muestras DAgger y se completó el dataset con Burbuja balanceada hasta 50k.
- Esta estrategia no produjo un comportamiento estable en simulación.
- Concatenación directa Burbuja (50k) + DAgger (16k)
Se mantuvo Burbuja completa y se añadieron directamente las muestras DAgger.
- El entrenamiento mostró mejor estabilidad, pero las pruebas de robustez siguen fallando: el vehículo se estrella en algunos casos o adopta rumbos no deseados.
Durante la revisión del dataset DAgger se identificó que las muestras utilizadas corresponden principalmente a escenas de recuperación, lo que introduce estados transitorios y acciones correctivas abruptas. Esto parece afectar negativamente la robustez global del sistema.