卡尔曼滤波的基本原理是什么？

卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的算法，它能够通过融合测量数据和系统模型来提供对系统状态的最优估计。其基本原理可以概括为以下几个步骤：

1. 预测（Predict）：根据系统的动态模型，使用上一时刻的状态估计和控制输入，预测当前时刻的状态。这一步骤主要利用系统的状态转移方程进行状态预测。

2. 更新（Update）：根据测量数据，计算预测状态与实际测量之间的差异，即称为残差。然后，通过计算协方差矩阵来评估预测状态的不确定性。最后，使用卡尔曼增益来融合预测状态和测量数据，得到最优的状态估计。

3. 循环迭代：重复进行预测和更新步骤，以不断更新状态估计，并提供对系统状态的最优估计。

卡尔曼滤波的核心思想是通过动态模型和测量数据之间的融合，利用过去的信息来提供对当前状态的最优估计，并通过不断迭代来逐步减小估计误差。它在许多领域中都有广泛的应用，如导航、目标跟踪、机器人控制等。