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Pfadplanungsverfahren

Pfadplanungsverfahren sind algorithmische Verfahren zur Bestimmung einer zulässigen Wegroute eines Agents von einem Startzustand zu einem Zielzustand in einer Umgebung mit Hindernissen. Ziel ist es, eine Folge von Konfigurationen oder Bewegungen zu finden, die den Agenten sicher von Start nach Ziel führt und Randbedingungen wie Dynamik, Beschränkungen der Bewegung oder Kollisionen berücksichtigt. Pfadplanung unterscheidet sich je nach Abbildung der Umgebung in diskreten Graphen oder fortgeschrittene, kontinuierliche Konfigurationsräume. Als Ausgabedaten liefert ein Pfadplanungsverfahren typischerweise eine Sequenz von Positionen, Stützpunkten oder Trajektorien.

Zu den klassischen exakten Verfahren gehören graphbasierte Algorithmen wie Dijkstra oder A*, die auf einer graphischen

Anwendungsfelder umfassen mobile Robotik, autonome Fahrzeuge, Drohnen, automatisierte Lager- und Fertigungsprozesse, Computer- und Videospiele sowie Logistiknetze.

Herausforderungen sind hohe Dimensionen des Konfigurationsraums, nichtlineare Dynamik, Einschränkungen wie Nicht-Holonomie, dynamische oder unvollständige Umgebungen, sowie

Repräsentation
des
Konfigurationsraums
arbeiten.
In
hochdimensionalen
oder
kontinuierlichen
Räumen
kommen
Sampling-basierte
Methoden
wie
PRM
(Probabilistic
Roadmap)
und
RRT
(Rapidly-exploring
Random
Tree)
sowie
deren
Varianten
PRM*,
RRT*
zum
Einsatz,
die
probabilistische
Vollständigkeit
bzw.
asymptotische
Optimalität
anstreben.
Weitere
Ansätze
umfassen
Suchverfahren
(BFS,
IDA*)
in
diskreten
Modellen
und
Optimierungsverfahren,
die
Trajektorien
unter
Bewegungs-
und
Dynamikrestriktionen
optimieren.
Die
Bewertung
von
Pfadplanungsverfahren
berücksichtigt
Kriterien
wie
Vollständigkeit,
optimale
oder
suboptimale
Kosten,
Rechenaufwand
und
Robustheit
gegenüber
Unsicherheit
oder
dynamischen
Hindernissen.
Viele
reale
Systeme
verwenden
Hybrid-
oder
inkrementelle
Ansätze
mit
erneuter
Planung
(Replanning)
und
Anytime-Algorithmen,
die
zunächst
schnelle,
grobe
Pfade
liefern
und
diese
schrittweise
verbessern.
strikte
Echtzeit-Anforderungen.
Fortschritte
ergeben
sich
aus
besseren
Heuristiken,
Multi-heuristischen
Suchen,
Sicherheitsabständen,
Formalisierung
von
Unsicherheit
und
Integration
mit
Sensordaten
und
Kontrollsystemen.