Semana 18: Brain Predict

Esta semana se ha creado y perfeccionado brain_predict, una versión modificada de brain original para poder probar el modelo basado en PilotNet, entrenado durante las últimas semanas, en simulación con Carla.

Esta modificación de nuestro cerebro es una adaptación para poder simular la conducción autónoma del coche mediante la predicción de un modelo. A diferencia de brain, este módulo no cuenta con teleoperación por teclado del vehículo, si no que a medida que avanza la simulación, el modelo entrenado predice los actuadores del vehículo y se aplican al simulador con vehicle_control.

Además, y pese a las dificultades para simular con el equipo actual, se ha ido probando la predicción de los últimos modelos entrenados en varios escenarios de Carla. Se ha configurado en dichas pruebas que throttle sea constante (=0.5) y steer sea el valor de salida del modelo de PilotNet.

El coche acaba por desviarse o colisionar con obstáculos en las vías, ya que la tasa de frames a la que se generan imágenes (entrada del modelo) y la velocidad a la que puede procesar/recibir el modelo es muy baja. Por tanto, se va acumulando error en la predicción a causa del retardo. El modelo acaba prediciendo frames de momentos que ya han sucedido y la predicción llega tarde, por lo que no reacciona a tiempo.

Como se ha explicado anteriormente, con throttle constante y a un valor intermedio, conseguimos “ganar tiempo” para que el modelo pueda predecir y reaccionar. Los resultados de simulación con las predicciones de steer han sido satisfactorias y coherentes, en cuanto a conducción se refiere, y a pesar de las dificultades.

A continuación, un ejemplo de la predicción del último modelo entrenado con PilotNet: https://youtu.be/bm7dYxGvnlc