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提起以人名命名的理论公式，可能很多人会说出傅里叶变化、泰勒级数等，但卡尔曼滤波器算法也同样出名，今天我们来介绍下这个算法，希望对小伙伴们有所帮助。
1、卡尔曼滤波器是什么？
卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种高效的线性递归滤波器，由鲁道夫·E·卡尔曼（R.E. Kalman）于20世纪60年代初提出。该算法在信号处理、控制系统、导航和制导等多个领域得到了广泛应用。其核心思想是通过结合系统的动态模型和一系列包含噪声的测量数据，对系统的状态进行最优估计。
2、卡尔曼滤波器算法是什么？
卡尔曼滤波器通过两个主要步骤实现状态的最优估计：预测和更新。
①预测步骤
基于系统的动态模型（状态方程）和控制输入，预测当前时刻的系统状态及其协方差。
②更新步骤
使用新的测量值和预测值，通过卡尔曼增益计算更新后的状态估计和协方差。
3、卡尔曼滤波器算法公式及作用
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