Week 42

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Reporte de Avances - Week 41

Implementación de Dataset Multi-Cámara: Se migró a un sistema de recolección de datos basado en un arreglo de 3 cámaras (centro, izquierda y derecha). Esto permite aplicar factores de corrección en las etiquetas de dirección para mitigar el Covariate Shift, enseñando al modelo cómo recuperar la trayectoria cuando se desvía del centro.
Expansión y Diversificación del Dataset: Se integraron 3 horas de grabación recolectadas en 6 entornos (mundos) distintos de CARLA. Esta variedad de escenarios mejora la capacidad de generalización del modelo frente a diferentes trazados y condiciones ambientales.
Inferencia de Control Integral: Se habilitó con éxito la salida dual para el control autónomo de Throttle (acelerador) y Steering (dirección). El modelo ahora es capaz de gestionar tanto la trayectoria como la dinámica de velocidad de forma simultánea.

Análisis de Inferencia en Tiempo Real: Las pruebas muestran un modelo significativamente más estable en comparación con la semana anterior. El sistema de tres cámaras ha permitido que el vehículo mantenga el centro del carril de manera más consistente durante la navegación.
Diagnóstico de Eventos Críticos: Se identificó una colisión al final de las pruebas de grabación. Aunque la navegación es fluida en la mayor parte del recorrido, el modelo aún presenta fallas en la resolución de escenarios específicos de fin de ruta o maniobras complejas. Se está trabajando en el refinamiento del dataset para corregir este comportamiento residual.

A continuación se presenta el video de las pruebas de inferencia donde se observa la estabilidad del modelo y el punto de colisión bajo análisis:

https://youtu.be/SXAi4xH8ym4

Depuración de los datos de entrenamiento para eliminar el error que provoca la colisión final.
Una vez estabilizada la inferencia completa, se procederá a la evaluación cuantitativa mediante la herramienta de Behavior Metrics.