卡尔曼滤波是一种用于估计线性动态系统的状态估计算法，由匈牙利工程师鲁道夫·卡尔曼（Rudolf Kalman）在1960年提出。它是一种递归算法，可以在线（实时）处理数据，并能够有效地估计系统状态，即使在有噪声干扰的情况下。
卡尔曼滤波算法的主要特点包括：
1. 线性系统：卡尔曼滤波适用于线性动态系统，即系统的状态转移方程和观测方程都是线性的。
2. 高斯噪声：系统噪声和观测噪声都假设为高斯噪声，即正态分布。
3. 最小均方误差（MMSE）估计：卡尔曼滤波器提供的是最小均方误差估计，这意味着在所有可能的估计中，卡尔曼滤波器提供的估计是最接近真实状态的。
4. 递归性：卡尔曼滤波算法是递归的，这意味着它只需要当前和过去的观测值来更新状态估计，而不需要整个历史数据。
卡尔曼滤波算法的基本步骤如下：
预测（Prediction）：根据先前的状态估计和系统模型，预测当前的状态。
更新（Update）：结合新的观测值，对预测状态进行修正，得到更精确的状态估计。
在具体应用中，卡尔曼滤波可以用于以下场景：
导航系统：如GPS定位。
机器人导航：如路径规划。
图像处理：如目标跟踪。
信号处理：如噪声滤波。
卡尔曼滤波是一种强大的工具，在需要从部分观测中估计系统状态的应用中非常有用。
