Week 41

1 minute read

Reporte de Avances - Week 40

Se desarrollo e implemento el Balanceo en Caliente durante el bucle de entrenamiento. Esta tecnica aplica pesos dinamicos directamente en la funcion de perdida, multiplicando matematicamente la importancia de los giros para obligar a la red a aprender las curvas y evitar que se sobreajuste a la conduccion en linea recta.
Se integro un filtro de limpieza automatica en el script de entrenamiento que lee el CSV y descarta de la memoria todos los frames donde el vehiculo estuvo estacionado o inactivo, eliminando el ruido y la inercia del dataset.
Se adapto la arquitectura a un modelo PilotNet Condicional, agregando un tensor de velocidad normalizada como entrada adicional para que el modelo logre controlar de forma autonoma tanto la direccion como los pedales (acelerador y freno).
Sobre la recoleccion de datos, ya les mande a Armando y a Carlos el repositorio para subir sus logs. Carlos ya me mando algunos archivos para este proposito que se integraran al procesamiento.

Se realizaron pruebas de inferencia en tiempo real en CARLA. Se logro diagnosticar el problema de Covariate Shift, donde el modelo se detiene o se sale del carril al desviarse levemente del centro porque no tiene ejemplos de como recuperar la trayectoria.
Por este motivo, no se pudo probar la herramienta de Behavior Metrics, ya que todavia no tengo una inferencia funcional y estable para completar los recorridos. El siguiente paso para corregir esto sera extraer los datos usando un sistema de 3 camaras (centro, izquierda, derecha) para enseñar al modelo a corregir sus errores.