Afinar: mejorar tiempos y adaptarlo a tu coche

Tu estrategia ya completa las tres vueltas con 30 puntos. Este capítulo no es una receta para “la estrategia óptima”: es una lista de pequeños ajustes que puedes probar, de uno en uno, para ganar unas décimas o un par de segundos, y de qué se rompe si te pasas. Los puntos van primero y el tiempo después: un ajuste que gana 1 s pero pierde un punto no vale.

Cuánto te puedes fiar de cada cifra. Etiquetas, como en el paso 11:

• [lab]: medido en el Open lab (sin Gazebo), 12 rondas del set estándar, semilla 0 salvo que diga lo contrario.
• [gazebo]: una ronda en Gazebo, pocas.
• [coche]: medido en el coche real por el equipo (solo los valores del modelo del coche, no estos ajustes).
• [código]: lo deduzco leyendo el código. Es una hipótesis.

Ninguno de estos ajustes se probó en el coche real. Son números del simulador: el coche real puede darte otros.

Cómo trabajar

1. Un cambio cada vez. Si cambias dos cosas y mejora, no sabrás cuál fue.
2. Primero el lab, luego Gazebo, luego el coche. El lab te da 12 rondas en segundos; Gazebo te dice si el lab se engaña; el coche tiene la última palabra y siempre con la mano en el botón de parada (paso 11).
3. Mira la ronda mala, no solo la media. Una media de 39 s con una ronda que roza la pared es peor que 40 s sin roces. Mira las rondas válidas (12 de 12) y el margen mínimo a las paredes.
4. Repite con más semillas. Una búsqueda automática con dos semillas “encontró” un cambio de GAIN que a la tercera semilla falló una ronda de 36 [lab]. Con ruido, repite.
5. Anota todo en una tabla: cambio, rondas válidas, tiempo, margen, batería. Es la única forma de volver atrás.

Cómo medir

En el lab, cada --set cambia una constante de tu código sin editar el archivo ('my_open.*.NOMBRE=valor' cambia todos los módulos que la tienen), y --seeds y --jobs repiten con varias semillas en paralelo:

python -m robotek_evaluation.open_lab --strategy my_open.strategy:Strategy --jobs 8 --seeds 0,1,2 \
    --set my_open.mission.LAST_CORNER_SPEED=0.9 --set my_open.mission.FINISH_SPEED=0.45 \
    --out /tmp/prueba.json

La última línea dice 36/36 valid, mean time 39.34 s. El margen mínimo a una pared (en metros) está en cada ronda del --out, en min_clearance.

Para ver cómo reacciona tu estrategia a un coche distinto, el lab acepta --act nombre=valor (por ejemplo --act steer_rate=0.6), --act-scale speed_table_real=0.85 y --latency 0.05. En Gazebo, las mismas constantes con set:= y el coche con actuator_params:=:

ros2 launch robotek_course round.launch.py strategy:=my_open direction:=ccw \
    set:='my_open.mission.LAST_CORNER_SPEED=0.9;my_open.mission.FINISH_SPEED=0.45' \
    actuator_params:=speed_scale=1.15

Ojo con el retardo del servo. Gazebo suma 0,04 s del plugin al retardo del yaml, y el lab lo imita. Para un servo con 0,12 s: en Gazebo actuator_params:=steer_delay=0.12; en el lab --act steer_delay=0.16 --act steer_tau=0.06.

El servo, de un vistazo

El servo es lo que más pesa en las esquinas. Este widget corre una esquina en el mini simulador: pon un servo lento y mira el sobrepaso, con y sin amortiguamiento.

Una advertencia: en el widget el amortiguamiento arregla el sobrepaso de un servo lento, pero en la ronda completa del lab no. Con el retardo del servo triplicado, subir DAMPING a 0,2 o 0,3 empeoró las rondas (9 de 12 válidas) [lab]. Lo que sí dio margen fue bajar la velocidad.

Ideas pequeñas, una a una

Ordenadas de más segura a más arriesgada. Los tiempos son la media de las 12 rondas del set estándar, base 40,75 s [lab].

1. Mira si el motor ya está en su tope

• Qué cambiar: CRUISE_SPEED en mission.py (1,28 m/s pedidos; el coche llega a 0,60 m/s reales con esa orden, y 1,28 es el 100 por ciento del motor).
• Cuánto gana: casi nada. Pedir 1,6 da 40,63 s y 2,0 da 40,33 s, con tres semillas, frente a 40,77 s [lab]. Bajar sí cuesta: a 1,0 son +4,2 s y a 0,6 son +12,6 s.
• Riesgo: ninguno al subir, pero no sirve. Bajarla solo tiene sentido para ganar margen (ver «Hallazgos»).
• Cómo comprobarlo: una vez en el lab; si el tiempo no baja de 0,5 s, déjalo en 1,28.

2. Carga la batería (y mídela)

• Qué cambiar: nada en el código. La velocidad real manda: con el motor al 115 por ciento de la tabla, 35,99 s (-4,8 s); al 85 por ciento (batería baja), 47,03 s (+6,3 s) [lab].
• Riesgo: los ajustes de las ideas 5 a 7 se afinan para una batería. Con otra, no valen. A 1,3 el margen baja a 1,5 cm y a 1,5 falla.
• Cómo comprobarlo: anota la tensión de la batería en cada ronda. La tabla de real_car_v1.yaml se midió con la batería baja (7,0 a 7,4 V) y su último punto (1,28 da 0,60 m/s) está inferido, no medido: vuelve a medirlo con la batería cargada.

3. No pierdas tiempo con la cámara

• Qué cambiar: en el lab, nada; mira en tu registro cuánto tarda en salir el sentido.
• Cuánto gana: cada segundo que tarda la cámara en dar el sentido, un segundo más de ronda (1 s: 41,52 s; 3 s: 43,45 s; 8 s: 48,39 s). La tasa de imágenes no importa: de 6 a 1 fotograma por segundo, el mismo tiempo [lab].
• Riesgo: no bajes CONFIRMATIONS (direction.py) para ganar medio segundo: un sentido mal decidido cuesta toda la ronda (paso 11, caso 10). Con 16 s de retraso, 12 rondas de 12 terminan en DIRECTION_FAULT.
• Cómo comprobarlo: cronometra desde Start hasta que la estrategia anuncia el sentido, y repítelo con luces distintas.

4. Que la calibración siga corta

• Qué cambiar: CALIBRATE_SECONDS en mission.py (0,3 s).
• Cuánto gana: nada al acortarla (0,05 s: 40,73 s). Alargarla sí cuesta: 1 s da 41,52 s y 2 s da 42,48 s [lab].
• Riesgo: con 0,05 s y ruido de giroscopio de 0,01 rad/s, solo 2 de 12 rondas fueron válidas; con 0,3 s, las 12 [lab]. No bajes de 0,3 s.
• Cómo comprobarlo: 12 rondas del lab con ruido de giroscopio (--set robotek_evaluation.open_lab.GYRO_NOISE=0.01).

5. Subir la velocidad del final con cuidado

• Qué cambiar: FINISH_SPEED en mission.py (0,15 m/s).
• Cuánto gana: 0,3 da 40,12 s (-0,6 s); 0,6 da 39,54 s (-1,2 s) [lab].
• Riesgo: el coche tiene que frenar a tiempo dentro de la sección de salida (3 puntos). Con 0,8, una búsqueda de 24 rondas dio 0 válidas; FINISH_LEAD en 0,15 dio 14 de 24 [lab].
• Cómo comprobarlo: tres semillas en el lab, luego Gazebo y mira que la parada siga dentro de la sección. BRAKE_GAIN y BRAKE_MARGIN no cambiaron nada en el rango probado.

6. Frenar menos en la última esquina

• Qué cambiar: LAST_CORNER_SPEED en mission.py (0,6).
• Cuánto gana: 0,9 da 39,72 s (-1,0 s) [lab].
• Riesgo: es lenta a propósito para parar dentro de la sección de salida. Con 1,28, 6 de 12 rondas no terminan (no finish in DONE).
• Cómo comprobarlo: como la idea 5; mira siempre la parada.

7. Ejemplo: las dos juntas, y por qué no es una receta

Con LAST_CORNER_SPEED 0,6 a 1,1 y FINISH_SPEED 0,15 a 0,6 el lab da 40,77 a 38,93 s (-1,8 s, -4,5 %), 36 rondas de 36 válidas con tres semillas y el mismo margen (8,2 cm) [lab]. Parece un buen ajuste, y falla cuando cambia la batería: con el motor al 115 por ciento (batería cargada) solo 7 de 12 rondas son válidas; el coche no frena a tiempo en la meta. La variante prudente, 0,9 y 0,45, gana -1,4 s (39,34 s) y aguanta: con el motor al 115 por ciento da 34,83 s, 12 de 12 (la base daba 35,99 s) [lab].

La lección: un ajuste afinado para una batería no sirve para otra. Si lo usas, usa la variante prudente y vuelve a comprobar cuando cambie la batería.

8. Un ángulo de volante mayor

• Qué cambiar: STEER_LIMIT (en minisim.py y en tu código; el coche real tiene 17,6° de tope, 0,307 rad).
• Cuánto gana: si coche y estrategia usan 25°, solo -0,8 s (39,93 s) y el margen baja a 6,8 cm. Si el coche gira más de lo que cree la estrategia, casi nada cambia [lab].
• Riesgo: pedir más ángulo del que tiene el coche. El del equipo llega como mucho a 17,6° [coche]: no merece la pena.
• Cómo comprobarlo: mide el ángulo real (paso 11, caso 6) antes de cambiar la constante.

9. Lo que no merece la pena tocar

En el lab casi no cambian nada, con el valor base ya bien: GAP (0,15 a 0,40 m), GAIN (0 a 2), LIMIT, EXIT_ANGLE, TURN_FRONT (1,1 a 1,6 m) y ARM_DISTANCE (hasta 0,5 m). Y hay constantes que cuestan si las cambias: TURN_FRONT a 0,9 m (+2,1 s), LOOKAHEAD a 0,1 m (+1,9 s), KP de 2 o más (la mitad de las rondas chocan), ARM_DISTANCE a 0,8 m (4 de 12 válidas) [lab].

Si cambias de coche

Estas son pistas, no una receta. Vuelve a medir antes de tocar constantes: distancia entre ejes (WHEELBASE; un coche más largo no cabe en la esquina aunque la actualices: 14,7 cm solo da 9 de 12 rondas válidas [lab]), ángulo máximo de volante, retardo y velocidad del servo con el móvil en cámara lenta y el servo_step.py del paso 11, tabla de velocidad (un recorrido de 2 m cronometrado a varias velocidades pedidas, con batería cargada y baja), y la posición del LiDAR y la inclinación de la cámara. Cambia los valores en minisim.py y en el yaml del coche, y vuelve a pasar el lab.

Límites

• Todo son números del simulador, de un coche y una estrategia. El coche real puede dar otros.
• El lab ha ido unos 1,8 s más rápido que Gazebo en square100 ccw (32,58 s frente a 34,42 s) [gazebo].
• Probé pocas rondas de Gazebo: tres. No generalices.
• Aplica los cambios de uno en uno y vuelve a medir tras cada uno.

Resumen

• Cambia una cosa cada vez. Primero el lab, luego Gazebo, luego el coche con la mano en el botón de parada.
• Los pequeños ahorros que más aparecieron en el lab fueron el final y la última esquina (de 1 a 2 s), y la batería manda más que todos juntos.
• Un ajuste afinado para una batería puede fallar con otra: usa la variante prudente y anota la tensión.
• Todo son números del simulador. Compruébalo en el coche antes de fiarte.