louiszengCN/CarlaAir

何を解決するか

CARLA-Air は、空中・地上の体現知能のための統合シミュレーションインフラを提供します。異種エージェント（ドローンや自動運転車など）を共有された高精細な都市環境でシミュレートする際の課題を解決します。従来のマルチプロセスブリッジ共同シミュレーションで見られる遅延や同期の問題を回避します。

動作方法

このプロジェクトは、CARLA（都市走行と交通）とAirSim（物理的に正確なマルチローター飛行）を1つのUnreal Engineプロセスに統合します。上流のファイルをわずかに修正することで、2つのシステム間で絶対座標の整合性を実現し、1つのPythonスクリプトで両方のAPIを同時に制御できるようにします。このアーキテクチャにより、天候などの環境変化が空中および地上のセンサーにリアルタイムで反映され、通信オーバーヘッドを最小限に抑えます。

対象ユーザー

空中・地上の協調、体現ナビゲーション（VLN/VLA）、マルチモーダルセンシングデータセットの収集、および空中・地上の連携に対する強化学習（RL）に取り組む研究者や開発者向けです。

主な特徴

• 単一プロセス構成：CARLAとAirSimを1プロセスに統合し、ブリッジ遅延を完全に排除。
• 同期されたセンサー：RGB、LiDAR、セマンティックセグメンテーションを含む最大18モダリティのセンサーを、空中・地上エージェント間で同期可能。
• 変更なし移行：既存のCARLAおよびAirSimのPythonスクリプト、ROS 2ノードはコード変更なしで動作可能。
• 現実的な都市環境：13の都市マップを含み、ルール準拠の交通と社会的に意識的な歩行者を備えています。
• 内蔵コントロール：ビューポート内で直接FPSスタイルのドローンコントロール（WASD + マウス）を実装。
• ROS 2統合：Humble対応のワークフローをサポートするセンサー橋とRViz 2プリセットを提供。