我们提出了一种名为KFD-NeRF的新方法，将卡尔曼滤波集成到动态神经辐射场中，实现高效高质量的运动重建。通过将动态辐射场视为动态系统，结合观测和预测估计形变。使用浅层MLP进行观测，并通过局部线性建模运动。引入正则化提升网络学习能力，采用高效的三平面表示。实验表明，该方法在合成和真实数据上表现优异，渲染性能优于或媲美现有方法。

该研究使用廉价视频和自定义传感器记录的数据集，实现了人体姿态跟踪和运动重建，支持远程活动识别和运动学分析。验证了数据集具有临床应用价值和不扰动采集协议，并提供人体关节角度的全面图像。