请问卡尔曼滤波是什么

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种数学模型，主要用于估计随机过程的状态并处理噪声数据，特别是在工程、控制理论和信号处理领域广泛应用。它最初是由Rudolf E. Kalman于1960年提出的，用于解决线性系统的状态估计问题，比如位置跟踪、传感器数据融合等。

卡尔曼滤波分为两步：预测（Prediction）和更新（Update）。在预测阶段，利用当前已知信息预测下一时刻的状态；在更新阶段，结合新的测量数据调整先前的预测，得到更准确的状态估计。这个过程通过递推的方式不断迭代，实现了对系统状态随着时间推移的最优估计。

卡尔曼滤波特别适合处理高维动态系统，因为它能够有效地处理观测误差和模型不确定性。然而，对于非线性系统或大规模实时计算有较高的要求，这时可能需要使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）或其他改进版本。