Kalman Filtresi (KF), bir dizi gürültülü ölçümden bir sistemin altında yatan durumunu çıkarmak için tasarlanmış optimal bir tahmin edicidir. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Tahmin Adımı: Filtrenin, önceki duruma ve sistem dinamiklerine dayanarak mevcut durumu tahmin etmesi. 2. Güncelleme Adımı: Tahmin edilen durumun, en son ölçüm kullanılarak düzeltilmesi. Bu iteratif süreç, KF'yi hesaplama açısından verimli ve gerçek zamanlı uygulamalar için uygun hale getirir. KF'nin temel matematiksel modeli, sürekli lineer dinamik sistemler için iki ana denklemle tanımlanır: 1. Durum Tahmini Denklemi: Sistemin mevcut durumunu ve kontrol girişlerini kullanarak bir sonraki zaman adımındaki durumu tahmin eder. 2. Güncelleme Denklemi: Ölçüm verileri ile sistemin tahmini durumunu birleştirerek en iyi durum tahminini yapar.