Ipopt（Interior Point OPTimizer）是一款开源的数值优化求解器，专门用于解决大规模非线性规划问题。它采用内点法（Interior Point Method）作为核心算法，通过构造障碍函数将约束条件融入目标函数，在可行域内部寻找最优解。Ipopt以其高效的收敛性能和稳定的数值表现著称，尤其擅长处理具有复杂约束条件的高维优化问题，成为自动驾驶轨迹规划、控制分配等领域的首选工具之一。
在自动驾驶开发中，Ipopt常被用于求解车辆运动规划中的最优控制问题。例如在路径跟踪场景下，工程师需要同时满足动力学约束、避障约束和舒适性要求，这类多目标优化问题恰好是Ipopt的优势领域。通过将车辆动力学模型转化为状态方程约束，将安全边界转化为不等式约束，Ipopt能够快速计算出兼顾安全性与平顺性的最优轨迹。其C++接口与ROS的天然兼容性，更使其成为自动驾驶开发者工具箱中的标配组件。