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比较经典的说法是，卡尔曼滤波适用于任何带有不确定性的系统中。那么我们怎么来理解这种不确定性呢？具体来讲，包含以下几种情况。 当前系统不存在完美的数学表达模型，即不能够通过一些数学方式来表达这个系统。 当前系统是不可控的，即其中的状态不能通过外部手段来实现精准控制； 当前系统的状态是不能通过外部手段来精准测量的。 总结一下，如果一个系统不可表达、不可测量也不可控制，那么可以考虑使用卡尔曼滤波来跟踪系统的状态。

卡尔曼滤波是一个递归算法，可以用在任何存在不确定信息的系统中。