Trajektorienplanung bezeichnet Methoden und Algorithmen, mit denen ein optimaler oder durchführbarer Pfad für einen Agenten (Roboter, autonomes Fahrzeug, Drohne usw.) gefunden wird, um ein definiertes Ziel unter Berücksichtigung verschiedener Randbedingungen (Hindernisse, Dynamik, physikalische Gesetze) zu erreichen. Dieser Prozess umfasst das Antizipieren von Umweltveränderungen, das Management von Unsicherheiten und die Sicherstellung der physischen Realisierbarkeit der Bewegung. Im Unterschied zur einfachen Navigation integriert sie sowohl die Pfadgenerierung als auch die dynamische Anpassung und die Kompatibilität mit den realen Fähigkeiten des Agenten. Die Trajektorienplanung ist ein Schlüsselaspekt autonomer und robotischer Systeme.
Anwendungsfälle und Beispiele
Trajektorienplanung wird eingesetzt, um Industrieroboter bei komplexen Manipulationsaufgaben zu steuern, autonomen Fahrzeugen eine sichere Navigation im Stadtverkehr zu ermöglichen sowie Drohnenbewegungen bei Überwachungsmissionen zu koordinieren. Weitere Einsatzbereiche sind virtuelle Animation, robotergestützte Chirurgie und automatisierte Logistik.
Ein Schweißroboter nutzt beispielsweise Trajektorienplanung, um seinen Arm kollisionsfrei um Bauteile zu bewegen, während autonome Fahrzeuge damit Manöver zur Hindernisvermeidung und Routenoptimierung planen.
Wichtige Softwaretools, Bibliotheken und Frameworks
Zu den verbreiteten Open-Source-Tools zählen: MoveIt! (Robotik), OMPL (Open Motion Planning Library), ROS Navigation Stack (mobile Robotik), TrajOpt (Trajektorienoptimierung), Drake und Tesseract. Diese Frameworks bieten eine breite Palette an Algorithmen – von einfachen (A*, Dijkstra) bis hin zu fortgeschrittenen (RRT*, PRM, nichtlineare Optimierung).
Aktuelle Entwicklungen, Trends und Evolutionen
Zu den aktuellen Trends zählen der Einsatz von Machine Learning zur Vorhersage dynamischer Hindernisbewegungen, die Echtzeitoptimierung mittels hybrider Algorithmen und der Umgang mit unsicherer Umgebungswahrnehmung. Interoperabilität der Tools, automatisierte Konfiguration und Anpassungsfähigkeit stehen ebenso im Fokus wie der Einsatz in immer komplexeren, dynamischen Umgebungen, z.B. für urbane autonome Mobilität und kollaborative Robotik.