卡尔曼滤波是一种利用一系列观测数据，逐步递推估计系统状态的最优估计算法。它是20世纪50年代由卡尔曼等人发明的，是目前应用最广泛的一种估计方法之一，同时也是自动驾驶等领域的核心技术之一。
卡尔曼滤波器主要由两部分组成，分别是状态方程和观测方程。状态方程描述了系统的运动规律，观测方程用于将外界观测数据与状态联系起来。
在自动驾驶领域，卡尔曼滤波器可以用于估计车辆的位置、速度、加速度等状态变量。在传感器等设备存在不确定性的情况下，卡尔曼滤波器可以将这些不确定性进行估计和消除，从而实现对车辆运动状态的准确估计。
除了自动驾驶领域，卡尔曼滤波器在航空航天、控制系统等领域也有广泛的应用。其应用前景巨大，但也面临着一些挑战，例如如何处理非线性系统以及如何处理测量误差等问题，需要进一步研究和解决。