简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimalrecursivedataprocessingalgorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！学过控制的应该都知道，卡尔曼是现代控制理论的奠基人!卡尔曼全名RudolfEmilKalman，匈牙利数学家，年出生于匈牙利首都布达佩斯。，年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和年发表的论文《ANewApproachtoLinearFilteringandPredictionProblems》（线性滤波与预测问题的新方法）。

为了给大家能讲解清楚卡尔曼滤波器，我们找到两篇关于卡尔曼滤波器非常好的文章：

第一篇来源于CSDN博客，为大家详细的讲解了卡尔曼的原理及应用，算作“深入”

第二篇来源于知乎，用一个简单的例子，通俗易懂的讲解了卡尔曼滤波，算作“浅出”

此外，关于卡尔曼滤波的仿真程序在EETOP论坛里有很多，大家可以登录论坛后搜索“卡尔曼”来查找。这里我们给大家提供了一个Matlab仿真程序，可以通过点击左下角的“阅读原文”进入论坛下载。

第一篇

来源：lanbing的CSDN博客

原文　　全力打造中国电子工程师

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