louiszengCN/CarlaAir

解决的问题

CARLA-Air 提供了一个统一的仿真基础设施，用于空中与地面的具身智能研究。它解决了在共享的高保真城市环境中模拟异构智能体（如无人机和自动驾驶汽车）时，传统多进程桥接联合仿真中常见的延迟和同步问题。

工作原理

该项目将 CARLA（用于城市驾驶与交通）和 AirSim（用于物理精确的多旋翼飞行）整合到一个 Unreal Engine 进程中。通过修改少量上游文件，实现了两个系统之间的绝对坐标对齐，并允许单个 Python 脚本同时控制两个 API。该架构确保环境变化（如天气）能实时影响空中和地面传感器，同时通信开销极低。

适用人群

专为从事空中-地面协作、具身导航（VLN/VLA）、多模态感知数据集采集以及联合空中-地面交互强化学习（RL）的研究人员和开发者设计。

主要亮点

• 单进程组合：将 CARLA 和 AirSim 组合在一个进程中，彻底消除桥接延迟。
• 同步传感器：支持最多 18 种传感器模态（包括 RGB、LiDAR 和语义分割），在空中与地面智能体之间实现对齐。
• 零修改迁移：现有的 CARLA 和 AirSim Python 脚本及 ROS 2 节点无需任何代码更改即可运行。
• 真实城市环境：包含 13 个城市地图，具备符合规则的交通系统和具有社会意识的行人。
• 内置控制：在视口中直接提供 FPS 风格的无人机控制（WASD + 鼠标）。
• ROS 2 集成：提供传感器桥接和 RViz 2 预设，支持 Humble 版本的开箱即用工作流。