1樓：俱懷逸興壯思飛欲上青天攬明月
卡爾曼濾波器的缺點是：當運動目標長時間被遮擋時會存在目標跟蹤丟失的情況 。
卡爾曼濾波（kalman filtering）一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測資料，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測資料中包括系統中的噪聲和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。其性質如下：
①卡爾曼濾波是一個演算法，它適用於線性、離散和有限維繫統。每一個有外部變數的自迴歸移動平均系統(armax)或可用有理傳遞函式表示的系統都可以轉換成用狀態空間表示的系統，從而能用卡爾曼濾波進行計算。
②任何一組觀測資料都無助於消除x(t)的確定性。增益k(t)也同樣地與觀測資料無關。
③當觀測資料和狀態聯合服從高斯分佈時用卡爾曼遞迴公式計算得到的是高斯隨機變數的條件均值和條件方差，從而卡爾曼濾波公式給出了計算狀態的條件概率密度的更新過程線性最小方差估計，也就是最小方差估計。
2樓：可愛的丫頭
缺點只能是從理論上來說：最大缺點是必須用到無限過去的資料。
卡爾曼濾波是以最小均方誤差為估計的最佳準則，來尋求一套遞推估計的演算法，其基本思想是：採用訊號與噪聲的狀態空間模型，利用前一時刻的估計值和現時刻的觀測值來更新對狀態變數的估計，求出現時刻的估計值。它適合於實時處理和計算機運算。
當運動目標長時間被遮擋時會存在目標跟蹤丟失的情況 。
什麼是卡爾曼濾波器
3樓：匿名使用者
一種由卡爾曼提出的的用於時變線性系統的遞迴慮波器。
卡爾曼濾波器的介紹
4樓：小白
為了可以更加容易地理解卡爾曼濾波器，這裡會應用形象的描述方法來講解，而不是像大多數參考書那樣羅列一大堆的數學公式和數學符號。但是，他的5條公式是其核心內容。結合現代的計算機，其實卡爾曼的程式相當的簡單，只要你理解了他的那5條公式。
在介紹他的5條公式之前，先讓我們來根據下面的例子一步一步的探索。 假設我們要研究的物件是一個房間的溫度。根據你的經驗判斷，這個房間的溫度是恆定的，也就是下一分鐘的溫度等於現在這一分鐘的溫度（假設我們用一分鐘來做時間單位）。
假設你對你的經驗不是100%的相信，可能會有上下偏差幾度。我們把這些偏差看成是高斯白噪聲（white gaussian noise），也就是這些偏差跟前後時間是沒有關係的而且符合高斯分配（gaussian distribution）。另外，我們在房間裡放一個溫度計，但是這個溫度計也不準確的，測量值會比實際值偏差。
我們也把這些偏差看成是高斯白噪聲。 好了，現在對於某一分鐘我們有兩個有關於該房間的溫度值：你根據經驗的**值（系統的**值）和溫度計的值（測量值）。
下面我們要用這兩個值結合他們各自的噪聲來估算出房間的實際溫度值。 假如我們要估算k時刻的是實際溫度值。首先你要根據k-1時刻的溫度值，來**k時刻的溫度。
因為你相信溫度是恆定的，所以你會得到k時刻的溫度**值是跟k-1時刻一樣的，假設是23度，同時該值的高斯噪聲的偏差是5度（5是這樣得到的：如果k-1時刻估算出的最優溫度值的偏差是3，你對自己**的不確定度是4度，他們平方相加再開方，就是5）。然後，你從溫度計那裡得到了k時刻的溫度值，假設是25度，同時該值的偏差是4度。
由於我們用於估算k時刻的實際溫度有兩個溫度值，分別是23度和25度。究竟實際溫度是多少呢？相信自己還是相信溫度計呢？
究竟相信誰多一點，我們可以用他們的covariance來判斷。因為kg^2=5^2/(5^2+4^2)，所以kg=0.78，我們可以估算出k時刻的實際溫度值是：
23+0.78*(25-23)=24.56度。
可以看出，因為溫度計的covariance比較小（比較相信溫度計），所以估算出的最優溫度值偏向溫度計的值。 現在我們已經得到k時刻的最優溫度值了，下一步就是要進入k+1時刻，進行新的最優估算。到現在為止，好像還沒看到什麼自迴歸的東西出現。
對了，在進入k+1時刻之前，我們還要算出k時刻那個最優值（24.56度）的偏差。演算法如下：
((1-kg)*5^2)^0.5=2.35。
這裡的5就是上面的k時刻你**的那個23度溫度值的偏差，得出的2.35就是進入k+1時刻以後k時刻估算出的最優溫度值的偏差（對應於上面的3）。 就是這樣，卡爾曼濾波器就不斷的把covariance遞迴，從而估算出最優的溫度值。
他執行的很快，而且它只保留了上一時刻的covariance。上面的kg，就是卡爾曼增益（kalman gain）。他可以隨不同的時刻而改變他自己的值，是不是很神奇！
下面就要言歸正傳，討論真正工程系統上的卡爾曼。
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