卡尔曼滤波不用假设误差是正态分布，不过若所有的误差都是正态分布，卡尔曼滤波可以得到正确的条件机率估计。也发展了一些扩展或是广义的卡尔曼滤波，例如运作在非线性系统的及无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter）。底层的模型类似隐马尔可夫模型，不过的状态空间是连续的，而且所有潜在变量及可观测变数都是正态分布。
应用实例.卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，通过对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用（如雷达、