Pfadgenerierung

Pfadgenerierung bezeichnet die Erstellung einer durchgehenden Kurve oder Route von einem Startpunkt zu einem Zielpunkt unter Berücksichtigung von Geometrie, Freiheitsgraden und Randbedingungen wie Zeit, Energie oder Hindernissen. Ziel ist es, eine praktikable, sichere oder optimierte Abfolge von Zuständen zu erzeugen, die den Anforderungen einer Anwendung genügt.

In der Robotik und autonomen Systemen umfasst Pfadgenerierung die Planung von Bewegungen durch einen Arbeitsraum. Typische Ansätze sind graphenbasierte Algorithmen wie Dijkstra und A*, die kürzeste Wege auf diskreten Modellen finden; samplingbasierte Verfahren wie Rapidly-exploring Random Trees (RRT) und Probabilistic Roadmaps (PRM) für hohe Dimensionen; sowie optimierungsbasierte Methoden wie Trajectory Optimization, CHOMP oder TrajOpt, die Pfade unter dynamischen und physikalischen Beschränkungen verbessern, einschließlich Nicht-Holonomie.

In der Computergrafik und Animation werden Pfade oft als Kurven erzeugt, zum Beispiel mit Bezier-Kurven, B-Splines oder Catmull-Rom-Splines. Hier dient die Pfadgenerierung der glatten Bewegungsführung, Kamerabenenführung oder Objektmanipulation, wobei Glättung, Knoteneinstellung und Randbedingungen eine Rolle spielen.

In Geoinformationssystemen dient Pfadgenerierung der netzwerkbasierten Routenberechnung. Kostenfunktionen berücksichtigen Distanz, Reisezeit oder Verkehr; Algorithmen wie Dijkstra oder A* arbeiten auf Straßennetzen, um kürzeste oder komfortablere Routen zu ermitteln; auch alternative Routen und Worst-Case-Szenarien werden analysiert.

Herausforderungen umfassen hohe Dimensionalität, dynamische Umgebungen, Unsicherheiten in Messungen, Randbedingungen und Echtzeit-Anforderungen. Skalierbarkeit sowie Berücksichtigung von Hindernissen, Kollisionen und Nicht-Holonomie erfordern oft hybride oder mehrstufige Lösungsansätze.

Anwendungsfelder reichen von autonomen Fahrzeugen und Industrierobotik über Film- und Spieleanimation bis hin zu GIS-Analysen und Logistik.