carla-air

name	carla-air
description	CARLA-Air 空地一体仿真技能 - 车辆+无人机联合仿真、ROS2 Humble 桥接
argument-hint	carla air OR 空地仿真 OR carla无人机 OR carla-air OR air-ground
user-invocable	true

CARLA-Air 空地一体仿真 Skill

统一城市驾驶 + 多旋翼飞行，在同一个 Unreal Engine 进程中实现空地具身智能仿真 基于 louiszengCN/CarlaAir

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何时使用

当需要以下场景时使用此技能：

• 城市环境车辆+无人机联合仿真
• 空地传感器融合研究（LiDAR + IMU + Camera）
• ROS2 Humble 桥接车辆/无人机传感器话题
• AirSim API 风格的无人机控制
• 无需编译的 CARLA-Air 快速部署

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快速开始（4步启动）

前置依赖

• Ubuntu 20.04 / 22.04（推荐 22.04）
• ROS 2 Humble (sudo apt install ros-humble-desktop)
• conda 环境 carlaAir（Python 3.10）：

  conda create -n carlaAir python=3.10 -y
  conda activate carlaAir
  pip install carla airsim numpy opencv-python
  

• CARLA-Air v0.1.7 预编译包（百度盘 / Hugging Face）

启动步骤

# Terminal 1 — 启动 CARLA-Air
cd /path/to/CarlaAir-v0.1.7
./CarlaAir.sh

# Terminal 2 — 加载 ROS2 环境
source /opt/ros/humble/setup.bash
source examples/ros2/ros2_env.sh   # 导出 PYTHONPATH
python3 examples/ros2/air_ground_ros_demo.py

# Terminal 3 — RViz2 可视化
source /opt/ros/humble/setup.bash
rviz2 -d examples/ros2/rviz/carlaair.rviz

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话题列表

车辆话题（/carla/ego_vehicle/）

话题	类型
/carla/ego_vehicle/rgb/image	sensor_msgs/Image
/carla/ego_vehicle/depth/image	sensor_msgs/Image
/carla/ego_vehicle/semantic/image	sensor_msgs/Image
/carla/ego_vehicle/lidar	sensor_msgs/PointCloud2
/carla/ego_vehicle/odom	nav_msgs/Odometry
/carla/ego_vehicle/rgb/camera_info	sensor_msgs/CameraInfo

无人机话题（/airsim/drone_1/）

话题	类型
/airsim/drone_1/fpv/image	sensor_msgs/Image
/airsim/drone_1/down/image	sensor_msgs/Image
/airsim/drone_1/imu	sensor_msgs/Imu
/airsim/drone_1/odom	nav_msgs/Odometry

TF 树

map
├── ego_vehicle          ← CARLA 世界坐标
│   ├── ego_vehicle/rgb
│   ├── ego_vehicle/depth
│   ├── ego_vehicle/semantic
│   └── ego_vehicle/lidar
└── drone_1             ← AirSim 世界坐标（启动时与 CARLA 坐标对齐）
    ├── drone_1/fpv
    └── drone_1/down

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ROS2 桥接脚本

carla_vehicle_bridge.py — 车辆传感器桥接

python3 examples/ros2/carla_vehicle_bridge.py

发布话题：

• /carla/ego_vehicle/{rgb,depth,semantic}/image
• /carla/ego_vehicle/lidar
• /carla/ego_vehicle/odom
• /tf, /tf_static

airsim_drone_bridge.py — 无人机传感器桥接

python3 examples/ros2/airsim_drone_bridge.py

发布话题：

• /airsim/drone_1/{fpv,down}/image
• /airsim/drone_1/imu
• /airsim/drone_1/odom
• /tf, /tf_static

air_ground_ros_demo.py — 空地联合（同时启动两者）

python3 examples/ros2/air_ground_ros_demo.py

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AirSim 风格无人机控制

连接无人机

import airsim

# 连接到 CARLA-Air 的 AirSim API（默认端口 41451）
client = airsim.MultirotorClient()
client.confirmConnection()

# 解锁
client.enableApiControl(True)
client.armDisarm(True)

# 起飞
client.takeoffAsync().join()

# 飞行到目标位置
client.moveToPositionAsync(x=10, y=0, z=-10, velocity=5).join()
#  z 为负数表示上升（NED 坐标系）

# 悬停
client.hoverAsync().join()

# 降落
client.landAsync().join()

相机控制

# 获取相机图像
responses = client.simGetImages([
    airsim.ImageRequest("fpv", airsim.ImageType.SCENE, False, True),
    airsim.ImageRequest("down", airsim.ImageType.SCENE, False, True)
], vehicle_name="drone_1")

# responses[0].image_data_uint8 即为 RGB 图像

IMU 数据

# 获取 IMU 状态
state = client.getImuData(vehicle_name="drone_1")
# state.angular_velocity
# state.linear_acceleration

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RViz2 可视化配置

推荐的 RViz2 配置（固定帧 = map）：

/tf                    → TF 显示
/tf_static             → TF 显示（静态）
/airsim/drone_1/odom   → Odometry 显示
/carla/ego_vehicle/odom → Odometry 显示
/carla/ego_vehicle/lidar → PointCloud2 显示

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常见问题

ModuleNotFoundError: carla

# 确认 conda env 在 PYTHONPATH 中
source examples/ros2/ros2_env.sh

RViz 无数据显示

# 检查话题是否有数据
ros2 topic hz /carla/ego_vehicle/rgb/image

# 如果 0 Hz：CARLA-Air 未运行，或 ego_vehicle 尚未生成
# 桥接会等待最多 30 秒

Fixed Frame 错误

RViz 中 Fixed Frame 必须设为 map。

AirSim 无人机未找到

先启动 CARLA-Air，等待 AirSim API（端口 41451）就绪后再运行桥接脚本。

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与 CARLA 原生 skill 的区别

特性	carla skill	carla-air skill
仿真引擎	CARLA 原生	CARLA + AirSim 统一
无人机支持	有限	AirSim API 原生
空地联合	需额外集成	原生统一坐标
ROS2 桥接	carla-ros-bridge	轻量 Python → rclpy
安装方式	源码/包	预编译可执行文件
适用场景	自动驾驶纯车辆	空地具身智能研究

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相关资源

• CARLA-Air GitHub
• Paper (arXiv:2603.28032)
• 项目主页
• 快速开始文档
• ROS2 examples
• Hugging Face v0.1.7

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另见

• simulator - 通用仿真技能
• vehicle-dynamics - 车辆动力学
• sensor-config - 传感器配置
• multi_rotor_uav - 无人机控制
• navigation - 导航集成