卡尔曼滤波是一种利用一系列时间观察数据，逐步推算出系统内部变量的估计值与方差的算法。该算法在军事、航空航天、水利和经济等领域得到了广泛应用。
卡尔曼滤波通过对现有数据进行线性函数插值和方差估算，预测出未来数据的大致数值范围，可以帮助决策者在各种不确定因素下，制定出更为合理的决策方案。
卡尔曼滤波的应用范围非常广泛，例如金融领域的预测股票走势，气象领域的预测天气情况，交通领域的路况预测，甚至可以优化计算机视觉和人工智能算法，提高其准确性。
虽然卡尔曼滤波算法有很高的准确性，但它也有一些限制。例如，要对所监测系统的动态模型做有限制假设，且模型是线性的，噪声是高斯白噪声。
卡尔曼滤波作为一种重要的预测算法，在很多领域的应用都得到了成功工作。未来，这种算法将会得到更加深入和广泛的应用。
