KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker条件）是数学优化领域中的一组重要条件，用于求解带有约束条件的非线性规划问题。它扩展了拉格朗日乘数法，适用于不等式约束的情况。KKT条件指出，在最优解处，目标函数的梯度与约束条件的梯度必须满足特定的线性组合关系，同时乘数必须非负且符合互补松弛条件。这些条件共同构成了最优解的充分必要条件（在凸优化问题中）。
在自动驾驶领域，KKT条件广泛应用于路径规划、控制算法等核心模块。例如在模型预测控制（MPC）中，车辆运动轨迹的生成往往被建模为一个带约束的二次规划问题，通过KKT条件可以高效求解最优控制序列。理解KKT条件有助于AI产品经理把握算法边界，在系统设计时合理设置约束条件，平衡安全性、舒适性与通行效率等关键指标。
值得一提的是，现代自动驾驶系统常采用内点法等数值优化方法求解KKT条件，这对计算硬件提出了实时性要求。延伸阅读推荐Boyd与Vandenberghe合著的《凸优化》（Convex Optimization），其中第5章对KKT条件有系统阐述。