卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。它由匈牙利裔美国数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年提出，能够有效处理包含噪声的观测数据，在动态系统中实现状态的最优估计。其核心思想是通过递归方式将预测值与观测值进行加权融合，其中加权系数会根据预测和观测的不确定性动态调整，使得估计结果更加准确可靠。
在自动驾驶领域，卡尔曼滤波器被广泛应用于车辆状态估计、传感器融合和目标跟踪等场景。例如，在车辆定位中，它可以融合GPS、IMU和轮速计等多源传感器数据，即使在部分传感器数据丢失或噪声较大的情况下，仍能提供稳定准确的车辆位置和姿态估计。现代自动驾驶系统往往采用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或无迹卡尔曼滤波器（UKF）等改进版本，以处理非线性系统问题。对这些算法的深入理解和正确应用，直接影响着自动驾驶系统的感知精度和决策可靠性。