Soy ingeniero en robótica, apasionado por los vehículos autónomos y el desarrollo de tecnologías inteligentes que impacten positivamente el mundo real.
Week 43 – Implementación de DAgger, Behavior Metrics y Diagnóstico de CAN Bus
Trabajo realizado
Validación de Behavior Metrics: Se realizaron pruebas de integración con el framework de Behavior Metrics. Se confirmó que la API de Python de CARLA funciona correctamente ejecutando la inferencia del modelo; sin embargo, se identificó un bug técnico donde la interfaz gráfica (GUI) no logra inicializarse. Se está trabajando en el backend para desacoplar la lógica de control de la visualización.
Pipeline de Datos DAgger (Dataset Aggregation): Se desarrolló un script de recolección automatizada que genera “datos de recuperación”. El sistema teletransporta el vehículo lateralmente 1.3m cada 10 segundos, obligando al conductor experto a corregir la trayectoria. Para optimizar esta captura, se implementó una curva de sensibilidad exponencial y un limitador de giro al 40%, garantizando datos de corrección suaves y precisos.
Desarrollo y Diagnóstico de CAN Bus: Se avanzó en la integración de la telemetría real mediante el PiCAN HAT. Se detectó que el dato del ángulo de giro del volante obtenido directamente del bus es errático y presenta ruido excesivo, lo que impide su uso directo para el entrenamiento. Se está trabajando en la implementación de filtros digitales para estabilizar la señal y resolver este comportamiento.
Visualizaciones
Ejecución de la API de Python bajo el framework Behavior Metrics. Se observa el funcionamiento de la inferencia a pesar del fallo en la carga de la GUI.
Análisis de la telemetría del CAN Bus (Chevrolet HHR). Se resalta el comportamiento inconsistente en la lectura del ángulo del volante, actualmente en fase de resolución.
