就本人所知道的，卡尔曼滤波器广泛用于现在非常火热的无人机的飞行控制器上。
近年来由于传感器的迅速发展，价格越来越便宜，体积也越来越小，得以迅速广泛应用于各类消费类电子产品，包括小型无人机。
然而由于特性限制，单类传感器在大多数情况下无法获取准确的信息，因此需要融合多种传感器，得到最接近真实的数据（加速度计与陀螺仪的融合、INS和GPS的融合），这时候卡尔曼滤波器就派上用场了，与其说是滤波器，Kalman Filter实际上是一种最优估计方法。
当然了，实际情况中理论上只适用于线性系统的经典卡尔曼滤波器是不适合于大多数情况的，于是便有了EKF（Extended Kalman Filter） 和UKF（Unscented Kalman Filter)。大名鼎鼎的开源飞控PixHakw/APM便是全面使用了EKF算法，还有名气比Pixhawk低一点的OpenPilot飞控同样使用了EKF，而德国的一款开源飞控Autoquad则使用了UKF
一些有关于卡尔曼滤波器 Kalman Filter 的参考资料：
卡尔曼滤波-从推导到应用
Kalman滤波器从原理到实现
理解卡尔曼滤波器 (Understanding Kalman Filter)
Kalman滤波器――从牛顿运动定律说起
卡尔曼入门经典书籍：《Fundamentals of Kalman Filtering: A Practical Approach》
扩展卡尔曼滤波器(EKF)：一个面向初学者的交互式教程
开源飞控OpenPilot的扩展卡尔曼滤波(EKF)学习笔记
科普：卡尔曼滤波
理解Kalman滤波的使用
一个开源的扩展卡尔曼滤波器(EKF)的C++库
【卡尔曼】详解状态空间模型
加速度计与陀螺仪融合一阶互补滤波、二阶互补滤波、卡尔曼滤波核心程序
卡尔曼滤波在单片机上的使用
