Path Planning bezeichnet in der künstlichen Intelligenz (KI) die Berechnung und Optimierung von Bewegungspfaden für Objekte oder Agenten, um von einem Startpunkt zu einem Zielpunkt zu gelangen, während Hindernisse vermieden und bestimmte Kriterien wie Energieverbrauch oder Zeit minimiert werden. Dieses Verfahren ist entscheidend in Bereichen wie Robotik, autonomen Fahrzeugen, Drohnen und anderen autonomen Systemen, um effiziente und sichere Bewegungen zu gewährleisten.
Die Bedeutung von Path Planning liegt darin, dass es ermöglicht, komplexe Umgebungen zu meistern, Ressourcen zu schonen und Betriebskosten zu reduzieren. Für Unternehmen ist dies von zentraler Bedeutung, um operative Abläufe zu optimieren und die Sicherheit in der Automation zu erhöhen.
Zu den Schlüsselaspekten gehören die Definition der Umgebung, die Festlegung von Start- und Zielpunkten sowie die Berücksichtigung von Einschränkungen wie Hindernissen, Energieverbrauch und Zeit. Herausforderungen bestehen insbesondere in dynamischen Umgebungen, wo sich Hindernisse bewegen können, was eine Anpassung der Pfade in Echtzeit erfordert.
Algorithmen wie Dijkstra und A* sind gängige Methoden, um optimale Pfade zu berechnen. Moderne Ansätze integrieren maschinelles Lernen, um die Planung an neue Situationen anzupassen. Path Planning ist somit ein unverzichtbarer Bestandteil moderner KI-Systeme, die Autonomie und Effizienz in verschiedenen Anwendungen ermöglichen.