Исследуется влияние шага дискретизации пространства на эффективность и возможность построения допустимого маршрута мобильным роботом в рабочем пространстве с препятствиями. Предложен алгоритм, сочетающий методы перколяции, поиска на графе и геометрической верификации: на первом этапе с помощью алгоритма Лиса оценивается связность дискретного пространства состояний; на втором — модифицированным A* с эвристикой и штрафами за риск отыскивается оптимальный путь; на третьем — с использованием алгоритма Гилберта-Джонсона-Кирти и расширяющегося многогранника обеспечивается безопасность решения в непрерывном пространстве. Статистическое моделирование выявило нелинейную зависимость вероятности существования допустимого решения от шага решетки и безразмерной плотности препятствий, которую удалось аппроксимировать обобщенной логистической функцией. Это указывает на наличие критического значения шага, аналогичного порогу протекания в теории перколяции, при которого среда становится «непроходимой». Эффективность решения также демонстрирует насыщение при малых значениях шага, что согласуется с принципом «убывающей отдачи» в обучении с подкреплением. Таким образом, критический шаг определяет точку Парето-оптимума, балансирующего между связностью среды и вычислительной сложностью. Результаты подчеркивают важность предварительной оптимизации шага дискретизации как ключевого гиперпараметра, формирующего пространство решений, и открывают путь к разработке адаптивных алгоритмов обучения с подкреплением, динамически выбирающих оптимальное разрешение среды.