louiszengCN/CarlaAir

解決的問題

CARLA-Air 提供了一個統一的模擬基礎設施，用於空中與地面的具身智能研究。它解決了在共享的高保真城市環境中模擬異構代理（如無人機與自動駕駛汽車）時，傳統多進程橋接共同模擬常見的延遲與同步問題。

工作原理

此專案將 CARLA（用於城市駕駛與交通）與 AirSim（用於物理精確的多旋翼飛行）整合至一個 Unreal Engine 進程中。透過修改少量上游檔案，實現兩系統之間的絕對座標對齊，並允許單一 Python 指令碼同時控制兩者 API。此架構確保環境變更（如天氣）能即時影響空中與地面感測器，同時通訊開銷極低。

適用對象

專為從事空中-地面協作、具身導航（VLN/VLA）、多模態感知資料集蒐集，以及聯合空中-地面互動強化學習（RL）的研究人員與開發者設計。

主要亮點

• 單一進程組合：將 CARLA 與 AirSim 組合於一個進程中，徹底消除橋接延遲。
• 同步感測器：支援最多 18 種感測器模態（包括 RGB、LiDAR 與語意分割），在空中與地面代理之間實現對齊。
• 零修改遷移：現有的 CARLA 與 AirSim Python 指令碼及 ROS 2 節點無需任何程式碼變更即可執行。
• 真實城市環境：包含 13 個城市地圖，具備符合規則的交通系統與具備社會意識的行人。
• 內建控制：在檢視窗中直接提供 FPS 風格的無人機控制（WASD + 鼠標）。
• ROS 2 集成：提供感測器橋接與 RViz 2 預設，支援 Humble 版本的開箱即用工作流程。