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

## 项目用途

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。

## 运行状态

需要配置后运行。本发布包已完成文件结构、入口、依赖声明和 Python 语法级检查；由于外部模型、商业求解器、旧版依赖或 MATLAB 环境等条件，未宣称所有示例在任意电脑上可直接运行。

## 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

## 核心文件

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。

## 输入与输出

输入由项目配置、样例数据、目标函数或场景参数决定；输出通常包括目标值、优化解、调度结果、路径、日志或可视化结果。请先使用包内样例验证环境，再替换为自己的数据。

## 已知限制

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。

## 授权与第三方组件

项目原有 LICENSE、NOTICE 或 COPYING 文件及源码版权头均予以保留。使用、修改或再分发前请阅读这些文件，并同时遵守外部依赖、数据集、模型与求解器的各自条款。
