目前在做面向复杂城区道路的自动驾驶车辆安全性轨迹规划算法研究。目前在利用 Apollo 开源平台 进行二次开发，并结合 CARLA 仿真器 进行极端场景（Corner Cases）测试时，遇到了两个严重影响安全指标的问题：

非凸约束导致的 MPC 不收敛：在进行狭窄空间避障（如路边违停车辆）时，我将障碍物建模为膨胀后的长方形约束。由于环境高度受限，模型预测控制（MPC） 的优化求解器（OSQP）频繁报错 Maximum iterations reached 或直接报不可解。一旦优化器失效，车辆会发生剧烈的紧急制动或方向盘抖动。大家在论文里是如何处理这种“硬约束”冲突的？是引入松弛变量（Soft Constraints），还是切换到基于控制屏障函数（CBF）的底层保护？