非线性优化是数学优化中处理目标函数或约束条件不满足线性关系的分支领域，其核心在于寻找使目标函数达到极值的变量取值。与线性优化不同，非线性优化的目标函数可能呈现曲线、曲面等复杂形态，约束条件也可能是非线性方程或不等式。这类问题广泛存在于自动驾驶的传感器标定、轨迹规划、状态估计等场景，例如通过非线性最小二乘法优化多传感器融合的外参矩阵，或利用序列二次规划求解车辆运动轨迹的最优控制问题。
在自动驾驶工程实践中，非线性优化常需面对非凸函数的局部极值陷阱问题。工程师们会采用信赖域法、拟牛顿法等数值计算方法，结合凸松弛等技术提升求解效率。近年来随着Ceres Solver、g2o等开源库的成熟，非线性优化已成为感知定位算法开发的基础工具，例如视觉SLAM中的Bundle Adjustment本质上就是大规模稀疏非线性优化问题。理解这类方法的特性和局限，有助于产品经理更准确地评估算法方案的可行性和边界条件。