解释一下卡尔曼滤波算法

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预测其未来值。它特别适用于处理包含噪声的数据，常用于控制系统、信号处理和导航系统等领域。该算法基于贝叶斯理论，通过结合系统的动态模型和观测数据，不断更新对状态的估计，同时考虑到传感器测量误差。

核心步骤包括两个部分：

1. **预测步**（Prediction）：基于当前已知的状态和动态模型（比如加速度模型），计算出下一个时间点的状态预测。

2. **更新步**（Update）：当接收到新的观测数据时，利用观测数据与预测之间的差异，以及观测数据的不确定性，通过卡尔曼增益调整预测值，得到更精确的状态估计。

卡尔曼滤波的特点是能够在线实时处理数据，并且随着时间推移能自适应地调整预测精度，非常适合需要实时估计和预测的动态系统。