CARLA-Air: Far volare droni all'interno di un mondo CARLA – Un'infrastruttura unificata per l'intelligenza embodied aria-terra
CARLA-Air: Fly Drones Inside a CARLA World -- A Unified Infrastructure for Air-Ground Embodied Intelligence
March 30, 2026
Autori: Tianle Zeng, Hanxuan Chen, Yanci Wen, Hong Zhang
cs.AI
Abstract
La convergenza tra economie a bassa quota, intelligenza embodied e sistemi cooperativi aria-terra genera una crescente domanda di infrastrutture di simulazione in grado di modellare congiuntamente agenti aerei e terrestri in un unico ambiente fisicamente coerente. Le piattaforme open-source esistenti rimangono segmentate per dominio: i simulatori di guida mancano di dinamiche aeree, mentre i simulatori per multirotori non dispongono di scene terrestri realistiche. La co-simulazione basata su bridge introduce un sovraccarico di sincronizzazione e non può garantire una rigorosa coerenza spazio-temporale.
Presentiamo CARLA-Air, un'infrastruttura open-source che unisce la guida urbana ad alta fedeltà e il volo fisicamente accurato per multirotori all'interno di un singolo processo Unreal Engine. La piattaforma preserva sia le API Python native di CARLA e AirSim che le interfacce ROS 2, consentendo il riutilizzo del codice senza modifiche. All'interno di una pipeline condivisa di tick fisici e rendering, CARLA-Air fornisce ambienti fotorealistici con traffico conforme alle regole, pedoni socialmente consapevoli e dinamiche UAV aerodinamicamente coerenti, acquisendo in modo sincrono fino a 18 modalità sensoriali su tutte le piattaforme ad ogni tick. La piattaforma supporta carichi di lavoro rappresentativi per l'intelligenza embodied aria-terra, tra cui cooperazione, navigazione embodied e azione visione-linguaggio, percezione multi-modale e costruzione di dataset, e addestramento di policy basato su reinforcement learning. Una pipeline di asset estensibile consente l'integrazione di piattaforme robotiche personalizzate nel mondo condiviso. Ereditando le capacità aeree di AirSim - il cui sviluppo upstream è stato archiviato - CARLA-Air garantisce che questo stack di volo ampiamente adottato continui a evolversi all'interno di un'infrastruttura moderna.
Rilasciato con binari precompilati e codice sorgente 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