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$\;\;\;\;\;\;$卡尔曼滤波（英语：kalman filter）是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），其中卡尔曼是一个人的名字，如果不以人名命名，则其名称是线性二次估计（linear quadratic estimation(LQE)），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量为基础的估计方式要准。卡尔曼滤波得名自主要贡献者之一的鲁道夫·卡尔曼。

$\;\;\;\;\;\;$1960年，卡尔曼发表了他著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文。从那以后，得益于数字计算技术的进步，卡尔曼滤波器已经衍生出来多种版本的滤波器，下表给出了最常见的几个卡尔曼滤波变种，此外还存在多种数据优化的版本，这里不再指出。

• 标准卡尔曼滤波（KF）
• 扩展卡尔曼滤波（EKF）
• 无迹卡尔曼滤波（UKF）

$\;\;\;\;\;\;$卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述。它们提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大：它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。

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