技术文档丨二次规划样条ST坐标速度优化.pdf

路径优化的目的是在满足给定的约束条件下，通过优化技术确定路径方案的最优位置。
智能自动化驾驶技术是一门新兴的技术,在汽车自动驾驶的过程中,如何让汽车避开障碍物并以最短的路
径到达指定的位置,是智能自动化驾驶汽车的关键性问题。
近年来，基于路径优化的技术已经成为最先进的AV路径规划方法，这项技术的核心是将路径规划问题
表述为一个考虑多约束和预期车辆性能的优化问题。模型预测控制（MPC）已被证明非常适合解决路
径规划问题，因为它们能够处理多约束和凸问题。此外，MPC以递归方式解决路径优化问题，同时考
虑到规划过程中环境状态的更新。
二次规划是非线性规划中的一类特殊数学规划问题，在很多方面都有应用，如投资组合、约束
最小二乘问题的求解、序列二次规划在非线性优化问题中应用等。

针对技术文档中提到的二次规划样条ST坐标速度优化问题，路径优化的核心在于在满足各项约束条件的前提下，通过技术手段找到最优路径方案。在智能自动化驾驶技术中，路径优化尤为关键，需要确保车辆能够避开障碍物并以最短路径到达目的地。模型预测控制（MPC）技术非常适合解决此类路径优化问题，能够处理多约束和凸问题，并递归地考虑规划过程中环境状态的更新。二次规划作为一种数学优化方法，在此路径优化问题中发挥着重要作用。通过合理设置目标函数和约束条件，可以实现对车辆行驶路径的精准优化，提高自动驾驶的效率和安全性。