随着科技发展，人们越来越需要智能化的设备，而智能化必须离不开对信息的准确处理。卡尔曼滤波（Kalman Filter）作为一种用于模型预测的算法，具备了优异的处理效果，因此得到了广泛应用。
卡尔曼滤波算法最早是由卡尔曼在1960年提出来的，解决了导弹射击精确度的问题。随后，又被应用于飞行控制、机器人导航、定位追踪、信号处理等领域。其核心思想是基于状态空间模型，通过对当前状态的估计和观测值的校正来得到最优估计值。而这种不断迭代的过程，使得算法具有较高的稳定性和准确度，甚至能处理存在噪声和误差的数据源。
卡尔曼滤波算法的应用范围非常广泛，比如可以用于汽车导航系统中的GPS定位误差消除、无人机自主飞行中的位置和姿态估计、智能家居中的环境感知和控制等。而这种算法不仅可以提高设备的智能化水平，还能够减少因误差带来的损失和风险，因此具有非常重要的意义。
