Pfadplanung bezeichnet im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) die Planung und Berechnung von Wegen oder Pfaden für Agenten, Roboter oder autonome Systeme, um von einem Startpunkt zu einem Zielpunkt zu gelangen. Dieser Prozess ist von zentraler Bedeutung in Anwendungen wie Robotik, autonome Fahrzeugtechnologie, Drohnennavigation und sogar in Videospielen. Die Pfadplanung zielt darauf ab, eine effiziente, sichere und oft optimale Route unter Berücksichtigung von Hindernissen, dynamischen Gegebenheiten und Umgebungseinschränkungen zu finden.
Ein zentraler Aspekt der Pfadplanung ist die Modellierung der Umgebung, die entweder statisch oder dynamisch sein kann. In statischen Umgebungen sind Hindernisse fest definiert und unveränderlich, was die Planung erleichtert. In dynamischen Umgebungen hingegen können sich Hindernisse bewegen oder verändern, was eine kontinuierliche Anpassung der Pfadplanung erfordert. Darüber hinaus müssen Start- und Zielpunkte klar definiert sein. In einigen Fällen kann das Ziel auch ein Bereich oder ein sich bewegender Gegenstand sein, was die Komplexität erhöht.
Die Pfadplanung umfasst auch die Berücksichtigung von Einschränkungen wie der Vermeidung von Kollisionen, der Minimierung von Reisezeit oder -kosten sowie der Optimierung von Ressourcen. Algorithmen wie A* oder Dijkstra werden häufig eingesetzt, um die effizienteste Route zu berechnen. In dynamischen Szenarien kommen Techniken wie der Rapidly-exploring Random Tree (RRT) zum Einsatz, um Echtzeit-Anpassungen vorzunehmen.
Die Bedeutung der Pfadplanung liegt in ihrer Fähigkeit, autonome Systeme handlungsfähig zu machen und gleichzeitig Sicherheit und Effizienz zu gewährleisten. Ohne eine zuverlässige Pfadplanung wären viele Anwendungen der KI und Robotik nicht möglich, was die Weiterentwicklung in diesem Bereich unterstreicht.