卡尔曼滤波有哪些应用场景？

卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法，它可以通过融合传感器测量和系统模型来提高状态估计的准确性。卡尔曼滤波广泛应用于机器人、导航、控制、信号处理等领域。以下是一些卡尔曼滤波的常见应用场景：

1. 飞行器导航：卡尔曼滤波可以通过融合GPS、惯性测量单元（IMU）和其他传感器的测量值来提高飞行器的导航精度。

2. 车辆控制：卡尔曼滤波可以通过融合车辆传感器的数据来估计车辆状态，例如车速、方向盘角度、轮胎转角等，从而实现车辆控制。

3. 图像处理：卡尔曼滤波可以通过融合多个帧的图像信息来提高图像处理的精度，例如目标跟踪、图像配准等。

4. 信号处理：卡尔曼滤波可以通过融合多个传感器的信号来提高信号处理的精度，例如降噪、滤波等。

5. 金融领域：卡尔曼滤波可以用于预测股票价格、汇率等金融指标。