匈牙利算法(Hungarian Algorithm)是一种经典的组合优化算法，主要用于解决二分图最大权匹配问题。该算法由匈牙利数学家Kuhn于1955年提出，其核心思想是通过不断寻找增广路径来构建最优匹配。在自动驾驶领域，匈牙利算法常被用于多目标跟踪任务中的数据关联环节，能够高效地将传感器检测到的目标与已有轨迹进行最优匹配。
在自动驾驶系统的感知模块中，匈牙利算法展现出独特的实用价值。当车辆需要同时跟踪多个行人、车辆等动态目标时，算法能够以O(n³)的时间复杂度完成检测框与轨迹的最优匹配，确保系统对周围环境的理解保持时空一致性。这种基于图论的优化方法，相比暴力搜索极大提升了计算效率，成为现代自动驾驶系统中不可或缺的基础算法之一。