GCS 机器人运动规划｜Python Drake 凸优化与轨迹生成｜免费代码

项目功能

使用图上的凸集组织机器人运动规划，包含二维、无人机、机械臂和迷宫示例，以及贝塞尔轨迹、区域预处理和路径舍入代码。

运行环境

Python 3 与 Drake 环境；NumPy、SciPy、NetworkX、Pandas、Matplotlib、Notebook 等。部分示例可选用 Mosek 或 Gurobi。

核心入口

examples/simple_2D_planning.ipynb 或 examples/uav_planning.ipynb

交付内容

gcs/、examples/、reproduction/、models/、docker/

使用方式

先配置 Drake 和 Notebook 环境，再从二维示例开始运行；确认区域生成和求解器可用后，再尝试无人机或机械臂场景。

运行状态

需要配置后运行。已完成交付包结构、入口、依赖声明和 Python 语法级检查；完整运行仍取决于本机依赖、外部模型、求解器授权或 MATLAB 环境。

使用限制

不是轻量级纯 Python 项目；Drake、机器人模型和可选商业求解器的安装要求较高，复现实验可能消耗较多资源。

适合场景

适合算法学习、课程实验、基线验证和按实际需求进行二次开发。使用前请先用包内样例核对环境与输入格式。