卡尔曼滤波原理，是用来估计未知状态的算法。卡尔曼滤波器使用线性动态系统的方程来建立观测模型并进行过滤器设计。它通过将先前估计的状态和当前的观测值加权平均，来计算当前状态的最佳估计值。

1. 卡尔曼滤波器的基本要素：

1.1 系统动态模型

1.2 测量模型

1.3 状态估计器

2. 卡尔曼滤波器的工作原理：

2.1 预测：利用上一时刻的状态估计值和系统的动态模型预测当前时刻的状态值和方差。

2.2 更新：利用当前时刻的观测值和测量模型，结合预测得出的状态估计值和方差，对当前时刻的状态进行更新。

3. 卡尔曼滤波器的优点：

3.1 只需要少量计算，可以实现实时处理。

3.2 通过对预测误差和观测值误差的处理，可以有效抵抗噪声的影响。

3.3 适合线性动态系统。

总之，卡尔曼滤波原理是一种特别有用的算法，用于实时估计状态和跟踪对象。在实际应用中，我们可以根据具体问题选择不同的状态估计器，并对卡尔曼滤波器进行优化和改进，以适应复杂的环境和不确定性。