轨迹平滑是自动驾驶系统中对车辆规划路径进行优化处理的关键技术，旨在消除原始轨迹中的突变点和不连续性，使车辆行驶更加平稳舒适。其本质是通过数学算法对离散路径点进行插值和滤波，在保持全局路径约束的前提下，生成曲率连续、加速度合理的运动轨迹。常见的实现方法包括样条插值、卡尔曼滤波以及基于优化的方法，需要综合考虑计算效率与平滑效果的平衡。
在自动驾驶产品落地过程中，轨迹平滑技术直接影响着乘员的体感舒适度和系统安全性。过于激进的平滑可能导致车辆偏离规划车道，而过度保守则会产生顿挫感。工程师通常需要在Apollo等开源框架的QP（二次规划）求解器基础上，结合具体车型动力学参数进行调优。值得关注的是，近年提出的基于深度学习的端到端轨迹生成方法，正尝试将平滑性作为隐式约束融入网络训练过程，这为复杂场景下的实时轨迹优化提供了新思路。