约束优化（Constrained Optimization）是数学优化领域中的一个重要分支，它研究的是在满足一系列约束条件的前提下，寻找目标函数最优解的问题。这类问题通常可以表述为：在变量x的可行域内（由等式或不等式约束定义），寻找使目标函数f(x)取得最小值或最大值的解。约束优化问题广泛存在于工程、经济学和自动驾驶等领域，其中约束条件可能代表物理限制、安全要求或资源限制等现实条件。
在自动驾驶汽车开发中，约束优化技术被广泛应用于路径规划、控制算法设计等场景。例如，在车辆轨迹规划时，算法需要在满足车辆动力学约束、交通规则约束和安全性约束的条件下，找到最优的行驶路径。通过将实际问题建模为约束优化问题，并运用拉格朗日乘数法、序列二次规划等求解方法，自动驾驶系统能够实现安全高效的决策与控制。随着计算能力的提升和优化算法的发展，约束优化在自动驾驶领域的应用将变得更加广泛和深入。