斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器 。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器 。关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表 。
数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用.
什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（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 。
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