CARLAverse: A Highly Modular, Distributed, and Multimodal Framework for Human-in-the-Loop Simulation

📄 arXiv: 2609.11478v1 📥 PDF

作者: Patrick Rebling, Philipp Nenninger, Reiner Kriesten

分类: cs.RO, cs.HC

发布日期: 2026-09-10

备注: 19 pages, 13 figures, Code available at https://git.ieem-ka.de/simulator-environments/carlaverse

💡 一句话要点

提出CARLAverse以解决人机交互仿真中的延迟与同步问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机交互 自动驾驶 多模态仿真 分布式架构 触觉反馈 虚拟环境 跨机构合作

📋 核心要点

  1. 现有的人机交互仿真平台在高保真触觉反馈的网络延迟和同步方面存在显著挑战，影响了真实场景的模拟效果。
  2. CARLAverse通过分布式物理架构和模块化硬件抽象，解决了触觉反馈与网络瓶颈之间的冲突，提升了仿真精度。
  3. 该框架支持跨机构的可扩展人机交互实验，能够在不妥协物理沉浸感的情况下，进行高频率的动态反馈计算。

📝 摘要（中文）

随着自动驾驶技术的发展，必须在混合交通场景中进行全面测试，尤其是涉及脆弱道路使用者（VRUs）的场景。然而，现有的多智能体平台在高保真触觉反馈所需的网络延迟和同步方面存在困难。为了解决这一问题，本文提出了CARLAverse，一个开放源代码的多模态仿真生态系统。CARLAverse通过模块化硬件抽象，将驾驶、骑行和行人仿真器整合到一个共享的虚拟环境中。其核心方法论贡献是分布式物理架构：延迟敏感的自我动态和高频力反馈在客户端节点本地计算，而中央CARLA服务器则协调非玩家角色（NPC）物理和全局交通。通过将触觉控制循环与网络瓶颈解耦，CARLAverse实现了可扩展的跨机构人机交互实验，而不妥协于物理沉浸感。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多智能体仿真平台在高保真触觉反馈中面临的网络延迟和同步问题。这些问题限制了真实人机交互的模拟效果，尤其是在涉及脆弱道路使用者的场景中。

核心思路：CARLAverse的核心解决思路是通过分布式物理架构，将延迟敏感的自我动态和高频力反馈在客户端本地计算，从而减轻网络负担，并提高仿真精度。

技术框架：CARLAverse的整体架构包括多个模块：驾驶仿真（DrivoCARLA）、骑行仿真（CycloCARLA）和行人仿真（WalkoCARLA），这些模块在一个共享的虚拟环境中协同工作。中央CARLA服务器负责协调NPC物理和全局交通。

关键创新：CARLAverse的关键创新在于其分布式物理架构设计，通过将触觉控制循环与网络瓶颈解耦，实现了高效的动态反馈计算。这与现有方法的集中式计算模式形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，CARLAverse采用了模块化硬件抽象，允许不同类型的仿真器无缝集成。同时，系统的参数设置和网络结构经过优化，以确保在高负载情况下仍能保持低延迟和高同步性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CARLAverse在高频率动态反馈计算中表现出色，成功实现了低延迟和高同步性的仿真效果。与传统方法相比，该系统在触觉反馈的响应时间上显著降低，提升了人机交互的真实感和沉浸感，为未来的自动驾驶研究提供了新的可能性。

🎯 应用场景

CARLAverse的研究成果在自动驾驶、智能交通系统以及人机交互领域具有广泛的应用潜力。它能够为研究人员提供一个安全的环境来测试和优化自动驾驶算法，特别是在复杂的交通场景中。此外，该框架的开放性和模块化设计使得不同机构能够共享资源，促进跨学科的合作与创新。

📄 摘要（原文）

The development of autonomous driving demands comprehensive testing in mixed-traffic scenarios involving vulnerable road users (VRUs), where purely artificial agents often fail to capture authentic human social negotiations. While human-in-the-loop (HITL) simulators enable safe investigation of these interactions, existing multi-agent platforms struggle with the network latency and synchronization constraints required for high-fidelity haptic feedback. To resolve this, we present CARLAverse, an open-source, multimodal simulation ecosystem. Extending modular hardware abstraction, CARLAverse integrates driving (DrivoCARLA), cycling (CycloCARLA), and pedestrian (WalkoCARLA) simulators into a shared virtual environment. Its core methodological contribution is a distributed physics architecture: latency-critical ego dynamics and high-frequency force feedback are computed locally on client nodes, while a central CARLA server orchestrates non-player character (NPC) physics and global traffic. By decoupling haptic control loops from network bottlenecks, CARLAverse enables scalable, cross-institutional HITL experiments without compromising physical immersion. Code and documentation: https://git.ieem-ka.de/simulator-environments/carlaverse