BFGS算法（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm）是一种拟牛顿法优化算法，用于求解无约束非线性优化问题。它通过迭代近似目标函数的Hessian矩阵（二阶导数矩阵）或其逆矩阵，从而避免直接计算Hessian矩阵的高计算成本。BFGS算法在自动驾驶领域常用于参数优化、路径规划等场景，因其收敛速度快且稳定性好而备受青睐。
在自动驾驶汽车开发中，BFGS算法可应用于车辆控制器的参数调优，例如PID控制器的增益优化。相较于传统梯度下降法，BFGS能更高效地找到全局最优解或接近最优的解，这对于需要实时响应且对安全性要求极高的自动驾驶系统尤为重要。该算法也常用于SLAM（同步定位与地图构建）系统中的位姿优化问题，帮助车辆更准确地估计自身位置并构建环境地图。