卡尔曼滤波是一种利用一系列的测量数据，根据数据之间的相互关联，估计真实值的优化算法，是一种用于估计控制系统状态的线性高斯滤波器。
卡尔曼滤波广泛应用于导航、机器人技术、航空航天工业、汽车行业、通信系统、金融预测等领域。
卡尔曼滤波的核心思想是基于状态空间模型：通过对系统的状态进行建模、观测、更新，不断地对系统的状态做出更优的模拟估计，以此达到最优化的控制效果。它采用贝叶斯原理对系统中含有噪声的过程进行估计，可以根据先验信息和测量结果，得出实时的后验概率分布。
卡尔曼滤波的优点是实时性好、数据处理能力强、适用性广。在航空航天工业中，卡尔曼滤波经常用于对卫星导航信号的处理，有效提高了卫星导航系统定位精度。在机器人技术领域中，卡尔曼滤波广泛应用于机器人姿态、位置和速度的估计，提高了机器人行动的准确性；在金融预测方面，卡尔曼滤波也有着广泛的应用前景，能够通过对市场数据的分析研究，提高金融预测的准确性。
作为一种优化算法，卡尔曼滤波在许多领域都有着广泛的应用。随着技术的不断发展，相信卡尔曼滤波也将会在更多的领域中得到应用和推广。
