如果有一条线，可以穿起来所有自动驾驶的核心模块，那么我感觉它就是最优化，选择优化变量、构造优化问题、求解优化问题，这几个步骤贯穿了自动驾驶的始终。

先从我的自身接触顺序写起。最开始做个一点深度学习，那还是2016年，深度学习已经飞速发展了4年左右，各种方法层出不穷。有幸看了李飞飞的深度学习课，AK大神讲的大部分内容，手写了一个网络，了解深度学习就是构造并求解一个优化问题，了解了BP，了解了随机梯度下降，带动量的梯度下降，等等一系列优化问题求解方法。

学校里课题选了一个机器人机械臂作业方向，用到了一些图像处理手段包括识别和跟踪，了解了kalman filter, particle filter都可以用来做图像固定片段的跟踪。

后来工作之后做自动驾驶控制问题。了解了kalman filter, 知道了它是求解一个优化问题，可以用来平滑信号。后来从pid一路了解到LQR MPC，知道了LQRMPC都是最优控制里的一种方法，其本身也是构造优化问题，求解优化问题。

到这里其实我已经开始有点疑惑，为什么自动驾驶从上游感知到下游控制都有kalman filter, 都是构建优化问题，求解优化问题，这些优化问题之间有什么区别和联系呢？当时试图学习一些Boyd的凸优化课程，发现根本看不懂，当然现在看懂的可能性也不大。

后面换了工作，做了一阵子激光雷达定位。发现里面更全都是优化问题构造和求解，点云匹配是，前端里程计用的都是XXKF，eskf， ekf ，iekf， iesekf等等。后端里也是构造位姿优化问题。不过是直接利用求解器，过去10年，出现ceres, g2o, gtsam, sesync等等大规模位姿图优化求解器。

后来做过一阵子决策规划。看过一遍APOLLO，发现里面也都是优化问题求解，比如平滑路线是构造QP问题，局部轨迹规划也是构造QP问题。后来写了一阵子状态机if-else，觉得没有什么意思。于是看了一下强化学习的东西，发现核心也是优化问题的构造和求解。

我的疑惑更多了，从最开始的kalman filter 为什么从感知到控制都能用，到后面发现定位也都在用，也发现LQR MPC可以放在底层的控制阶段用，也可以放在规划用，现在很多决策博弈过程本质上也是优化问题求解过程。到DDP iLQR MPC等等从某种程度上也是强化学习。到Kalman filter和LQR的对偶性，等等。

从我接触的东西，最后我得出了前面的结论如果有一条线，可以穿起来自动驾驶的核心模块，那就是最优化。这个结论我自己是非常喜欢的，因为我通过实践和总结，仿佛发现了什么了不得的东西。

后面会有一系列大杂烩，总结一下这10年来遇到的所有优化问题。顺便做一些读书笔记，看看有没有更好玩的东西。