Probabilistische Robotik ist im Bereich Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Roboter zuhause. Sie beschreibt Methoden, mit denen Roboter trotz unsicherer oder unvollständiger Informationen ihre Umgebung wahrnehmen und sich darin bewegen können. Das bedeutet, Roboter treffen keine festen Annahmen, sondern berücksichtigen, dass Sensoren manchmal ungenaue Daten liefern und Entscheidungen unter Unsicherheit getroffen werden müssen.
Ein einfaches Beispiel: Ein Staubsaugerroboter soll eine Wohnung reinigen. Seine Sensoren erkennen Möbelstücke, aber manchmal werden Objekte falsch erkannt oder übersehen. Mit Hilfe probabilistischer Methoden kann der Roboter aus Erfahrungen lernen, wie wahrscheinlich eine bestimmte Situation ist, und flexibel reagieren, anstatt sich starr an einen vorgegebenen Plan zu halten. So kann er besser Hindernissen ausweichen oder verlorene Positionen wiederfinden.
Probabilistische Robotik spielt eine Schlüsselrolle in der Entwicklung moderner, intelligenter Roboter, die zuverlässig und sicher in wechselnden Umgebungen arbeiten – etwa in Fabriken, in der Logistik oder im Smart Home. Die Technik macht Roboter anpassungsfähiger und robuster gegenüber Fehlern und Unsicherheiten.
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