Un innovador enfoque de clonación del comportamiento ha demostrado su eficacia en el control de vehículos autónomos en miniatura, una técnica que promete revolucionar el manejo de vehículos a mayor escala. Aprovechando redes neuronales convolucionales (CNN), se ha logrado imitar con gran precisión las acciones de un conductor humano utilizando datos capturados por cámaras.

El proyecto evaluado, desarrollado por un equipo interdisciplinario, involucró la configuración de vehículos miniatura en una pista de 13 metros preparada para simular condiciones reales. Se integraron cámaras Logitech C920 HD Pro para visión en tiempo real, y un corazón computacional provisto por el Jetson Nano 4GB de NVIDIA, equipamientos que permitieron al vehículo procesar ambientes y reaccionar en consecuencia.

Las pruebas con diversas configuraciones de redes neuronales arrojaron resultados fascinantes: el modelo original de la CNN, compuesto por cinco capas, fue el más preciso para seguir la línea central del circuito, aunque sufrió algunos incidentes de salida del trayecto. Las otras configuraciones, con una capa de menos y una de más, mostraron cómo modestas modificaciones en la arquitectura pueden alterar significativamente la respuesta del vehículo, afectando desde la estabilidad hasta el tiempo por vuelta.

Los resultados obtenidos no solo validaron la efectividad del clon del comportamiento en mini vehículos autónomos, sino que también subrayaron la importancia de ajustar los modelos de redes neuronales para optimizar su rendimiento. Específicamente, un modelo más equilibrado permite una clonación más precisa del entorno, resultando en trayectorias suavemente seguidas.

A futuro, los investigadores pondrán la lupa en modelos híbridos y técnicas de aprendizaje por refuerzo para afinar los parámetros de la red según el contexto operativo del vehículo. Además, se contempla el estudio de vehículos a gran escala, lo que podría ofrecer nuevas perspectivas sobre la escalabilidad de estos enfoques en escenarios reales.