louiszengCN/CarlaAir

해결하는 문제

CARLA-Air는 공중 및 지상의 몸을 가진 지능을 위한 통합 시뮬레이션 인프라를 제공합니다. 일반적으로 다중 프로세스 브리지 공동 시뮬레이션에서 발생하는 지연과 동기화 문제 없이, 서로 다른 종류의 에이전트(드론 및 자율 주행 차량 등)를 공유된 고정밀 도시 환경에서 시뮬레이션할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 CARLA(도시 주행 및 교통)와 AirSim(물리적으로 정확한 멀티로터 비행)을 하나의 Unreal Engine 프로세스에 통합합니다. 소수의 상류 파일만 수정함으로써 두 시스템 간의 절대 좌표 일치를 달성하고, 단일 Python 스크립트로 두 API를 동시에 제어할 수 있게 합니다. 이 아키텍처는 날씨와 같은 환경 변화가 공중 및 지상 센서에 실시간으로 영향을 미치며, 통신 오버헤드를 최소화합니다.

대상 사용자

공중-지상 협업, 몸을 가진 탐색(VLN/VLA), 다중 모달 인식 데이터셋 수집, 공중-지상 상호작용을 위한 강화학습(RL) 연구 및 개발에 종사하는 연구자 및 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 단일 프로세스 구성: 브리지 지연을 제거하기 위해 CARLA와 AirSim을 하나의 프로세스에 통합.
• 동기화된 센서: RGB, LiDAR, 세그멘테이션을 포함한 최대 18개의 센서 모달리티를 공중 및 지상 에이전트 간에 정렬 가능.
• 수정 없이 마이그레이션: 기존 CARLA 및 AirSim Python 스크립트와 ROS 2 노드는 코드 변경 없이 실행 가능.
• 현실적인 도시 환경: 13개의 도시 맵을 포함하며, 규칙 준수 교통과 사회적으로 인식하는 보행자를 제공.
• 내장형 제어: 뷰포트 내에서 직접 FPS 스타일의 드론 제어(WASD + 마우스) 가능.
• ROS 2 통합: Humble 호환 워크플로우를 위한 센서 브리지 및 RViz 2 프리셋 제공.