卡尔曼滤波，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。卡尔曼滤波器利用卡尔曼滤波原理，通过观测存在测量噪声的输入输出数据，对系统状态进行最优估计，是目前应用最为广泛的滤波器产品之一。
根据新思界产业研究中心发布的
《2022-2026年卡尔曼滤波器行业深度市场调研及投资策略建议报告》显示，卡尔曼滤波器无需工作在信号稳定、噪声低的场景中，可以对含有噪声的观测信号进行处理，获取误差最小的信号估计值。由于对恶劣条件适应性强，卡尔曼滤波器可应用范围广泛。卡尔曼滤波器可以应用于导航、通信、雷达、电力、计算机图像处理、工业控制、机器人、无人驾驶、环境监测、航空航天、军工装备等众多领域，市场发展空间巨大。
惯性传感器是卡尔曼滤波器的下游产品之一，在惯性传感器中，AHRS（航姿参考系统）是主要产品之一，其由MEMS加速度计、MEMS陀螺仪、MEMS磁强计构成，AHRS需要利用航姿解算单元，将这些传感器收集到的信息进行融合分析，以提供物体姿态数据，而一般情况下，AHRS以卡尔曼滤波器为航姿解算单元。
在导航领域，为寻求更精确的导航系统，组合导航问世，是一种将多种导航传感器相融合的产物。组合导航利用不同导航传感器收集信息，经过最优计算可得到精确导航结果，避免了使用单一导航传感器存在的信息局限性问题。常见的组合导航是惯性传感器与卫星导航相结合，两者算法存在差异，这就需要利用卡尔曼滤波器来对不同导航传感器收集到的数据进行融合处理。
惯性传感器、组合导航应用范围极广，从汽车、工控到航天、军工等领域均有需求，从下游产品发展前景来看，卡尔曼滤波器市场空间大。从卡尔曼滤波器本身来看，2020年11月，美国专利商标局公布了苹果公司的一项专利申请，苹果公司的地图系统会采用一种新技术——卡尔曼滤波器，为车辆提供更准确的地图信息。由卡尔曼滤波器本身来看，其市场空间也在不断增大。
新思界
行业分析人士表示，卡尔曼滤波器能够从带有噪声的测量数据中做出系统状态最优估算，可提高数据精度，并且环境适应性强，可用于先进导航系统中，其应用领域不断扩大，市场空间不断增长。从我国市场来看，我国自动驾驶、工业控制、航空航天、军工装备等产业正在迅速发展，先进的导航系统不可或缺，未来卡尔曼滤波器行业发展前景广阔。
