samplingbasierten
Samplingbasierte Ansätze (oft als samplingbasierte Methoden oder samplingbasierte Algorithmen bezeichnet) umfassen Verfahren, die Probleme durch zufälliges Proben aus einem Suchraum lösen und daraus Strukturen wie Graphen oder Bäume ableiten. Ziel ist es, komplexe, hochdimensionale oder unstrukturierte Räume zu erkunden, in denen deterministische Methoden ineffizient oder unmöglich sind. Typische Anwendungsfelder liegen in der Robotik, der Bewegungsplanung, der Optimierung und der Simulation.
In der Bewegungsplanung dienen samplingbasierte Algorithmen dazu, Pfade oder Trajektorien von Start- zu Zielzustand zu finden,
Vorteile dieser Ansätze liegen in der Handhabbarkeit hochdimensionaler Räume, Flexibilität und relativ einfache Implementierung. Sie sind
Anwendungen finden sich neben der Bewegungsplanung in Robotik, autonomen Fahrzeugen, Manipulatoren, Animation sowie in einigen Bereichen