CARLA-Air 是一个开源仿真基础设施,在单一 Unreal Engine 进程中统一了高保真城市驾驶与物理精确的多旋翼飞行,为空地一体具身智能研究提供了实用的仿真基础。
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- ✨ 核心亮点
- 🏆 平台对比 — 15 款仿真器横向对比
- 🎮 快速开始 — 4 步上手
- 🐍 一个脚本,两个世界 — 双 API 代码示例
- 🔬 研究方向与工作流 — W1–W5 验证工作流
- ⌨️ 飞行控制说明
- 📚 文档与教程 — 8 个渐进式教程
- 🗺️ 路线图
- 📝 引用
- 📜 许可证与致谢
- ⭐ Star History
-
[2026-04-20] 🤖 ROS 2 示例上线! —— 车/机传感器轻量桥接脚本 + RViz 2 预设布局,位于
examples/ros2/。直连 Humble,无需编译carla-ros-bridge。 - [2026-04-17] 🌐 项目主页正式上线! -- 访问官网了解 CARLA-Air 的全部功能、教程与演示。
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[2026-04-16]
$\color{red}{\textbf{Windows 版预编译包已发布。}}$ 下载: 百度网盘 — Windows 构建(推荐 Win11 x86_64;无需编译) -
[2026-04-10]
Windows 源码分支已发布 -- Windows 构建与运行支持现已在独立分支中提供
-
[2026-04-01] 🏆
$\color{red}{\text{\textbf{登顶 Hugging Face Daily Papers(No.~1 Paper of the Day)!}}}$ (论文 / 榜单页) - [2026-03-30] 📄 技术报告发布 -- 阅读论文
- [2026-03-31] 🚀 项目主页、教程文档及开箱即用的二进制发布包已上线!访问 carla-air.com
-
[2026-03]
v0.1.7发布 -- VSync 修复、稳定交通系统、一键环境配置、无人机录制工具、坐标系文档 -
[2026-03]
v0.1.6发布 -- 自动交通生成、UE4 原生 Sweep 碰撞、地面夹紧系统 -
[2026-03]
v0.1.5发布 -- 12 方向碰撞系统、双语帮助菜单(H) -
[2026-03]
v0.1.4发布 -- ROS2 验证(63 个话题)、首个官方二进制发布
| 🏗️ 单进程组合式集成 | CARLAAirGameMode 继承 CARLA 并组合 AirSim。仅修改上游 2 个文件(约 35 行)。无桥接,无延迟。 |
| 🎯 绝对坐标对齐 | CARLA(左手系)与 AirSim(NED)坐标系之间精确 0.0000 m 误差。 |
| 📸 多达 18 种传感器模态 | RGB、深度图、语义分割、实例分割、LiDAR、雷达、表面法线、IMU、GNSS、气压计 -- 空地传感器逐帧对齐。 |
| 🔄 零修改代码迁移 | 现有 CARLA 和 AirSim Python 脚本及 ROS 2 节点可直接在 CARLA-Air 上运行,无需任何代码改动。89/89 CARLA API 测试全部通过。 |
| ⚡ 联合负载约 20 FPS | 中等联合配置(车辆 + 无人机 + 8 个传感器)稳定运行在 19.8 +/- 1.1 FPS。通信开销 < 0.5 ms(对比桥接联合仿真的 1--5 ms)。 |
| 🛡️ 3 小时稳定性验证 | 357 次生成/销毁循环,零崩溃,零内存累积(R² = 0.11)。 |
| 🚁 内置 FPS 无人机控制 | 在视口中使用 WASD + 鼠标直接驾驶无人机 -- 无需编写 Python 脚本。 |
| 🚦 逼真城市交通 | 规则驱动的交通流、具有社会行为的行人、13 张城市地图。 |
| 🧩 可扩展资产导入管线 | 支持导入自定义机器人平台、无人机配置、车辆模型和环境地图。 |
CARLA-Air 与 14 个现有仿真平台的全面对比(基于技术报告表 1)。
| 类别 | 平台 | 城市交通 | 行人 | 无人机飞行 | 单进程 | 共享渲染器 | 原生 API | 联合传感器 | 预编译包 | 测试套件 | 自定义资产 | 开源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 自动驾驶 | CARLA | ✓ | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ |
| LGSVL | ✓ | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ~ | ✓ | |
| SUMO | ✓ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ | |
| MetaDrive | ✓ | ~ | ✗ | ✓ | ~ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | |
| VISTA | ~ | ✗ | ✗ | ✓ | ~ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | |
| 空中 / 无人机 | AirSim | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ |
| Flightmare | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ~ | ✓ | |
| FlightGoggles | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ~ | ✓ | |
| Gazebo/RotorS | ~ | ~ | ✓ | ✓ | ~ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ | |
| OmniDrones | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | |
| gym-pybullet-drones | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ~ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ~ | ✓ | |
| 联合 / 协同仿真 | TranSimHub | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ~ | — | ✗ | ✗ | ✓ |
| CARLA+SUMO | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ~ | ✗ | — | ✗ | ✗ | ✓ | |
| AirSim+Gazebo | ~ | ~ | ✓ | ✗ | ✗ | ~ | ~ | — | ✗ | ~ | ✓ | |
| 具身 AI 与 RL | Isaac Lab | ✗ | ✗ | ~ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Isaac Gym | ✗ | ✗ | ~ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | |
| Habitat | ✗ | ~ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | |
| SAPIEN | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ~ | ✓ | |
| RoboSuite | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ~ | ✓ | |
| 本项目 | CARLA-Air | ✓ | ✓† | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
✓ = 支持;~ = 部分或受限支持;✗ = 不支持;— = 不适用。
† 行人 AI 继承自 CARLA,功能完整;联合场景下高密度 Actor 的行为是当前工程优化目标。
# 1. 下载并解压 CARLA-Air v0.1.7
tar xzf CarlaAir-v0.1.7.tar.gz
cd CarlaAir-v0.1.7
# 2. 一键环境配置(仅首次需要)
bash env_setup/setup_env.sh # 创建 conda 环境,安装依赖,部署 carla 模块
conda activate carlaAir
bash env_setup/test_env.sh # 验证环境:应全部显示 PASS
# 3. 启动仿真器(自动生成交通流)
./CarlaAir.sh Town10HD
# 4. 运行展示脚本!(另开一个终端)
conda activate carlaAir
python3 examples/quick_start_showcase.py你将看到: 一辆特斯拉在城市中自动巡航,无人机从空中追踪。4 分屏同时展示 RGB、深度图、语义分割和 LiDAR 鸟瞰 -- 全部实时同步。天气自动轮换。
请参考源码编译指南,了解如何使用 UE4.26 编译 CARLA-Air。
两套 API 共享同一个仿真世界 -- 无桥接,无同步烦恼。
import carla, airsim
carla_client = carla.Client("localhost", 2000)
air_client = airsim.MultirotorClient(port=41451)
world = carla_client.get_world()
# 一次天气调用,影响所有传感器 — 地面和空中
world.set_weather(carla.WeatherParameters.HardRainSunset)
# 生成一辆汽车,自动驾驶
vehicle = world.spawn_actor(vehicle_bp, spawn_point)
vehicle.set_autopilot(True)
# 无人机起飞 — 同一个世界,同一场雨,同一套物理
air_client.takeoffAsync().join()
air_client.moveToPositionAsync(80, 30, -25, 5)6 个演示脚本 -- 逐个体验:
python3 examples/quick_start_showcase.py # 🎬 4 分屏传感器 + 无人机追踪 + 天气轮换
python3 examples/drive_vehicle.py # 🚗 WASD 驾驶特斯拉
python3 examples/walk_pedestrian.py # 🚶 鼠标视角城市漫步
python3 examples/switch_maps.py # 🗺️ 自动飞越全部 13 张地图
python3 examples/sensor_gallery.py # 📸 单车 6 传感器网格展示
python3 examples/air_ground_sync.py # 🔄 车 + 无人机分屏:同一场雨,同一世界录制工具 -- 录制车辆、无人机、行人轨迹,然后用导演相机回放:
python3 examples/recording/record_vehicle.py # 🚗 键盘驾驶并录制车辆轨迹
python3 examples/recording/record_drone.py # 🚁 飞行并录制无人机轨迹(零侵入)
python3 examples/recording/record_walker.py # 🚶 行走并录制行人轨迹
python3 examples/recording/demo_director.py \ # 🎬 多轨迹回放 + 自由相机 + MP4 录制
trajectories/vehicle_*.json trajectories/drone_*.json文档: 坐标系换算(CARLA 到 AirSim) | 快速入门指南 | 常见问题
CARLA-Air 旨在支持空地一体具身智能的四大研究方向:
- 空地协同 -- 异构空地智能体在共享城市环境中协作。
- 具身导航(VLN/VLA) -- 视觉语言驱动的导航与动作执行,基于高保真城市场景。
- 多模态感知与数据集 -- 多样条件下的空地同步传感器数据采集。
- 强化学习策略训练 -- 空地联合交互的闭环强化学习训练。
平台提供五个覆盖上述方向的参考工作流:
| 工作流 | 研究方向 | 关键成果 | |
|---|---|---|---|
| W1 | 空地协同 | 空地协同 | 实时跨域协调控制 |
| W2 | VLN/VLA 任务 | 具身导航 | 跨视角 VLN 数据管线 |
| W3 | 多模态数据集采集 | 感知与数据集 | 12 路同步,1-tick 对齐 |
| W4 | 跨视角感知 | 感知与数据集 | 14/14 天气预设验证通过 |
| W5 | RL 训练环境 | 强化学习策略训练 | 357 次重置循环,0 次崩溃 |
![]() W1:空地协同 |
![]() W2:VLN/VLA 任务 |
![]() W3:多模态数据集采集 |
![]() W4:跨视角感知 |
![]() W5:RL 训练环境 |
![]() 自定义资产导入 |
![]() ROS 2 集成 — 63 个 Topic 覆盖双仿真后端 |
|
仿真器运行时,点击窗口内部捕获鼠标:
| 按键 | 功能 |
|---|---|
W / A / S / D |
前进 / 左移 / 后退 / 右移 |
Space / Shift |
上升 / 下降 |
Mouse |
偏航转向(左右旋转) |
Scroll Wheel |
调节飞行速度 |
N |
切换天气预设(晴天、雨天、雾天、夜晚等) |
P |
切换碰撞模式(物理碰撞 vs. 穿墙/无敌) |
H |
显示/隐藏屏幕帮助菜单 |
Tab |
释放 / 捕获鼠标 |
我们提供了 6 个精选 Python 示例,展示核心空地协同能力:
| 示例 | 说明 |
|---|---|
quick_start_showcase.py |
4 分屏传感器 + 无人机追踪 + 天气轮换 |
drive_vehicle.py |
WASD 键盘驾驶特斯拉 |
walk_pedestrian.py |
鼠标视角城市漫步 |
switch_maps.py |
自动飞越全部 13 张地图 |
sensor_gallery.py |
单车 6 传感器网格展示 |
air_ground_sync.py |
车 + 无人机分屏:同一场雨,同一世界 |
分步教程(8 个脚本位于 CarlaAir_Release/guide/examples/,适合初学者):
| # | 教程 | 学习内容 |
|---|---|---|
| 01 | 01_hello_world.py |
连接双 API,验证环境配置 |
| 02 | 02_weather_control.py |
实时更改天气参数 |
| 03 | 03_spawn_traffic.py |
生成车辆与行人 |
| 04 | 04_sensor_capture.py |
挂载与读取传感器 |
| 05 | 05_drone_takeoff.py |
基础无人机飞行指令 |
| 06 | 06_drone_sensors.py |
空中传感器配置 |
| 07 | 07_combined_demo.py |
空地联合操作 |
| 08 | 08_full_showcase.py |
全平台能力展示 |
完整文档:
- CARLA + AirSim 单进程集成(UE4.26)
- FPS 无人机控制(WASD + 鼠标)
- 自动交通生成(车辆 + 行人)
- 18 路同步传感器
- 双 Python API(CARLA + AirSim)
- ROS2 验证(63 个话题)
- 一键环境配置
- 录制工具(车辆、无人机、行人轨迹)
- 技术报告(PDF)
- 项目主页(carla-air.com)
- 教程文档
- 3DGS 渲染管线集成
- World Model 集成
- 多无人机支持
如果 CARLA-Air 对您的研究有所帮助,请考虑引用我们的论文:
@misc{zeng2026carlaairflydronesinside,
title={CARLA-Air: Fly Drones Inside a CARLA World -- A Unified Infrastructure for Air-Ground Embodied Intelligence},
author={Tianle Zeng and Yanci Wen and Hong Zhang},
year={2026},
eprint={2603.28032},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.RO},
url={https://arxiv.org/abs/2603.28032}
}CARLA-Air 站在巨人的肩膀上。我们诚挚感谢以下项目的开发者:
- CARLA Simulator (MIT License)
- Microsoft AirSim (MIT License)
- Unreal Engine
CARLA-Air 特有的代码基于 MIT License 分发。CARLA 相关的资产遵循 CC-BY License。







