Levenberg-Marquardt算法是一种用于非线性最小二乘问题的高效优化方法，它巧妙结合了梯度下降法和高斯-牛顿法的优势。该算法通过动态调整阻尼参数，在远离最优解时表现如梯度下降法般稳健，在接近最优解时则快速收敛如高斯-牛顿法。这种自适应特性使其特别适合解决自动驾驶领域中的传感器标定、视觉SLAM等需要精确优化的问题。
在自动驾驶实际应用中，Levenberg-Marquardt算法常被用于相机-激光雷达联合标定、基于视觉的特征点匹配等场景。例如当车载摄像头捕捉到环境特征点时，算法能高效优化重投影误差，使自动驾驶系统获得更准确的环境感知数据。其快速收敛特性对于实时性要求严苛的自动驾驶系统尤为重要，这也是它比传统优化方法更具工程价值的关键所在。