CARLA-Air: Unified Infrastructure for Air-Ground Embodied Intelligence | Simulación unificada para agentes aéreos y terrestres en entornos urbanos | Framework para entrenamiento de drones en mundos virtuales complejos

Abstract

PROBLEMA: Existe una desconexión en la investigación de inteligencia embotellada entre agentes terrestres y aéreos, careciendo de infraestructuras unificadas que permitan el entrenamiento y la interacción en un mismo mundo físico complejo. SOLUCIÓN: Los investigadores proponen CARLA-Air, una extensión masiva del simulador CARLA que permite la integración de drones de alta fidelidad en entornos urbanos ya establecidos, facilitando la investigación en inteligencia embotellada Aire-Tierra. METODOLOGÍA: Se desarrolló una API unificada y cinemática de vuelo realista integrada con los sensores de CARLA (LiDAR, cámaras semánticas), permitiendo que múltiples agentes cooperen o compitan en el mismo espacio. RESULTADOS: El sistema permite recolectar datos a escala para el entrenamiento de modelos de mundo que comprenden dinámicas espaciales complejas y coordinación entre tipos de vehículos heterogéneos. RELEVANCIA: Es una herramienta crítica para el desarrollo de vehículos autónomos y robots que operan en 3D, priorizando la seguridad y la predicción de trayectorias en entornos urbanos.