卡尔曼滤波最初是由卡尔曼（Kalman）所提出的一种全局最优的状态估计算法，是解决线性问题最常用的方法之一。在现代工程中，卡尔曼滤波是一种广泛应用的数学工具，它是基于一组随机过程的前提下，通过贝叶斯滤波的理论求解后验参数的一种重要算法，其特点是系统的几乎所有误差来源，包括模型的不确定性、传感器的噪声、航行器姿态不稳定等都能被考虑在内，因此受到许多领域的欢迎，如：导航、制导、控制、测量、信号处理、通信等。
卡尔曼滤波可用于多个领域，比如航空航天、天文学、金融、医学、气象、自动控制等等。卡尔曼滤波通过对观测模型进行递归处理，估算状态量与其测量值之间的误差，从而实现信号的滤波、辨识和预测，并能够在存在噪声的情况下提高数据的准确性，大大提高了系统的可靠性和准确性。
卡尔曼滤波作为一种估计问题的高效算法，无论是在学术领域还是在实际应用中都具有广泛的应用前景。通过掌握卡尔曼滤波，我们可以更准确地进行测量和估计，为实现精准控制和决策提供更可靠的数据支持。