OSQP（Operator Splitting Quadratic Program）求解器是一种专门用于求解二次规划（QP）问题的高效数值优化工具。它采用基于算子分裂的优化方法，能够快速处理凸二次规划问题，尤其适合处理稀疏矩阵结构的大规模优化问题。OSQP的核心优势在于其求解速度、数值稳定性和内存效率，这使得它成为自动驾驶领域中轨迹规划、控制算法等实时优化问题的理想选择。
在自动驾驶汽车开发中，OSQP求解器常被用于模型预测控制（MPC）和路径规划等关键任务。例如，在车辆轨迹优化过程中，需要将物理约束、安全边界和舒适性指标转化为二次规划问题，而OSQP能够以毫秒级的速度完成求解，满足自动驾驶系统对实时性的严苛要求。其开源特性也降低了技术门槛，使得更多团队能够将其集成到自己的自动驾驶系统中。