拉格朗日乘子（Lagrange Multiplier）是数学优化中的一种重要方法，用于在等式约束条件下寻找函数的极值。这种方法通过引入一个额外的变量——拉格朗日乘子，将约束条件融入目标函数，从而将约束优化问题转化为无约束优化问题。拉格朗日乘子的核心思想是通过调整乘子的值，使得目标函数的梯度与约束条件的梯度在极值点处平行，从而满足约束条件下的最优解。
在自动驾驶汽车开发中，拉格朗日乘子法常用于路径规划、控制算法和资源分配等场景。例如，在车辆轨迹优化中，工程师需要在满足车辆动力学约束和道路边界条件的前提下，最小化能量消耗或行驶时间。通过引入拉格朗日乘子，可以高效地求解这类带约束的优化问题，从而为自动驾驶系统提供安全且高效的决策依据。