CARLA-Air: Voar Drones Dentro de um Mundo CARLA — Uma Infraestrutura Unificada para Inteligência Embarcada Ar-Terra
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
Resumo
A convergência das economias de baixa altitude, da inteligência incorporada e dos sistemas cooperativos ar-terra cria uma demanda crescente por infraestruturas de simulação capazes de modelar conjuntamente agentes aéreos e terrestres num único ambiente fisicamente coerente. As plataformas de código aberto existentes permanecem segregadas por domínio: os simuladores de condução carecem de dinâmicas aéreas, enquanto os simuladores de multirotores carecem de cenários terrestres realistas. A co-simulação baseada em ponte introduz sobrecarga de sincronização e não pode garantir consistência espaço-temporal estrita.
Apresentamos o CARLA-Air, uma infraestrutura de código aberto que unifica a condução urbana de alta fidelidade e o voo de multirotores com precisão física num único processo do Unreal Engine. A plataforma preserva tanto as APIs nativas Python do CARLA e do AirSim como as interfaces ROS 2, permitindo a reutilização de código sem modificações. Dentro de um *pipeline* partilhado de *ticks* de física e renderização, o CARLA-Air oferece ambientes fotorrealistas com tráfego conforme às regras, peões com consciência social e dinâmicas de UAV aerodinamicamente consistentes, captando sincronamente até 18 modalidades de sensores em todas as plataformas em cada *tick*. A plataforma suporta cargas de trabalho representativas de inteligência incorporada ar-terra, abrangendo cooperação, navegação incorporada e ação visão-linguagem, perceção multimodal e construção de conjuntos de dados, e treino de políticas baseado em aprendizagem por reforço. Um *pipeline* de recursos extensível permite a integração de plataformas robóticas personalizadas no mundo partilhado. Ao herdar as capacidades aéreas do AirSim – cujo desenvolvimento *upstream* foi arquivado – o CARLA-Air garante que esta *stack* de voo amplamente adotada continua a evoluir dentro de uma infraestrutura moderna.
Lançado com binários pré-compilados e código-fonte 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