卡尔曼滤波：原理、应用及优势

卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种用于估计系统状态的算法，常用于控制系统、信号处理、机器人、自动驾驶等领域。它基于贝叶斯滤波理论，利用系统模型和观测数据，通过递归地计算状态的均值和协方差矩阵，来估计系统的状态。卡尔曼滤波具有高效、准确、鲁棒等优点，在实际应用中得到了广泛的应用。

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