CARLA-Air: Volar Drones Dentro de un Mundo CARLA — Una Infraestructura Unificada para la Inteligencia Embebida Aire-Tierra
CARLA-Air: Fly Drones Inside a CARLA World -- A Unified Infrastructure for Air-Ground Embodied Intelligence
March 30, 2026
Autores: Tianle Zeng, Hanxuan Chen, Yanci Wen, Hong Zhang
cs.AI
Resumen
La convergencia de las economías de baja altitud, la inteligencia embodada y los sistemas de cooperación aéreo-terrestre genera una demanda creciente de infraestructuras de simulación capaces de modelar conjuntamente agentes aéreos y terrestres en un entorno único físicamente coherente. Las plataformas de código abierto existentes permanecen segregadas por dominios: los simuladores de conducción carecen de dinámicas aéreas, mientras que los simuladores de multirrotores carecen de escenarios terrestres realistas. La cosimulación basada en puentes introduce sobrecarga de sincronización y no puede garantizar una consistencia espacio-temporal estricta.
Presentamos CARLA-Air, una infraestructura de código abierto que unifica la conducción urbana de alta fidelidad y el vuelo de multirrotores con física precisa dentro de un único proceso de Unreal Engine. La plataforma preserva tanto las APIs nativas de Python de CARLA y AirSim como las interfaces de ROS 2, permitiendo la reutilización de código sin modificaciones. Dentro de una canalización compartida de ticks de física y renderizado, CARLA-Air ofrece entornos fotorrealistas con tráfico conforme a normas, peatones con conciencia social y dinámicas de UAV aerodinámicamente consistentes, capturando sincrónicamente hasta 18 modalidades de sensores en todas las plataformas en cada tick. La plataforma soporta cargas de trabajo representativas de inteligencia embodada aéreo-terrestre que abarcan cooperación, navegación embodada y acción visión-lenguaje, percepción multimodal y construcción de conjuntos de datos, y entrenamiento de políticas basado en aprendizaje por refuerzo. Una canalización de activos extensible permite la integración de plataformas robóticas personalizadas en el mundo compartido. Al heredar las capacidades aéreas de AirSim —cuyo desarrollo upstream ha sido archivado— CARLA-Air garantiza que esta pila de vuelo ampliamente adoptada continúe evolucionando dentro de una infraestructura moderna.
Publicado con binarios precompilados y código fuente completo: https://github.com/louiszengCN/CarlaAir
English
The convergence of low-altitude economies, embodied intelligence, and air-ground cooperative systems creates growing demand for simulation infrastructure capable of jointly modeling aerial and ground agents within a single physically coherent environment. Existing open-source platforms remain domain-segregated: driving simulators lack aerial dynamics, while multirotor simulators lack realistic ground scenes. Bridge-based co-simulation introduces synchronization overhead and cannot guarantee strict spatial-temporal consistency.
We present CARLA-Air, an open-source infrastructure that unifies high-fidelity urban driving and physics-accurate multirotor flight within a single Unreal Engine process. The platform preserves both CARLA and AirSim native Python APIs and ROS 2 interfaces, enabling zero-modification code reuse. Within a shared physics tick and rendering pipeline, CARLA-Air delivers photorealistic environments with rule-compliant traffic, socially-aware pedestrians, and aerodynamically consistent UAV dynamics, synchronously capturing up to 18 sensor modalities across all platforms at each tick. The platform supports representative air-ground embodied intelligence workloads spanning cooperation, embodied navigation and vision-language action, multi-modal perception and dataset construction, and reinforcement-learning-based policy training. An extensible asset pipeline allows integration of custom robot platforms into the shared world. By inheriting AirSim's aerial capabilities -- whose upstream development has been archived -- CARLA-Air ensures this widely adopted flight stack continues to evolve within a modern infrastructure.
Released with prebuilt binaries and full source: https://github.com/louiszengCN/CarlaAir