현대 사회는 자율주행차, 드론, 로봇 공학 등 다양한 첨단 기술의 발전과 함께 복잡한 시스템의 정확한 상태 추정과 제어가 점점 더 중요해지고 있다. 이러한 요구에 부응하기 위해 확장 칼만 필터는 기존의 칼만 필터가 처리하기 어려운 비선형 시스템에서도 뛰어난 성능을 발휘하며, 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 담당하고 있다.

확장 칼만 필터는 비선형적인 현실 세계의 문제들을 효과적으로 해결할 수 있는 도구로서, 자율주행 차량의 내비게이션 시스템부터 항법 장비, 센서 융합 기술에 이르기까지 그 활용 범위는 매우 광범위한다. 이러한 이유로 단순한 이론적 개념을 넘어 실질적인 응용 분야에서 필수적인 요소로 자리매김하게 한다.

확장 칼만 필터는 복잡한 비선형 문제를 선형화하여 처리할 수 있다. 이는 다양한 실제 상황에서 높은 정확도와 신뢰성을 제공하며, 시스템의 예측과 제어를 더욱 정밀하게 만들어 준다. 또한, 기존 칼만 필터의 한계를 극복함으로써 보다 복잡한 시스템에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있게 한다.

확장 칼만 필터는 초기 추정값에 대한 민감도, 고차 비선형 시스템에서의 적용 어려운 문제를 가지고 있다. 이러한 단점들은 필터의 성능에 영향을 미칠 수 있으며, 이를 극복하기 위한 다양한 연구와 개선이 지속적으로 이루어지고 있다.

확장 칼만 필터는 인공지능과의 융합을 통해 더욱 발전할 것이며, 자율주행 차량, 드론 내비게이션, 산업용 로봇 등 새로운 응용 분야에서 그 역할이 더욱 확대될 것으로 기대된다. 이러한 발전은 기술의 진보와 함께 확장 칼만 필터의 중요성을 더욱 공고히 할 것이다.