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Neste trabalho é apresentado um algoritmo para predição dos tempos de chegada de ônibus urbano em pontos de parada, usando a abordagem de Filtro de Kalman com análise de dados históricos. Fatores que aumentam o nível das incertezas associadas ao processo e da medição são considerados como propriedades estocásticas das perturbações do processo. A geração de dados de medição é realizada através de dois cenários distintos desenvolvidos e simulados no software de simulações microscópicas Aimsun 6.1. O teste de ajustamento de Kolmogorov-Smirnov é aplicado para análise das distribuições estatísticas destes dados. Os parâmetros necessários para configuração do Filtro de Kalman são obtidos a partir de dados históricos através de dois métodos de análise estatística propostos: o método de análise longitudinal e o método de análise transversal. O Filtro de Kalman é usado para estimação de dois estados do veículo, sua posição e sua velocidade. Por fim, é proposto um algoritmo que usa as estimações oriundas do Filtro de Kalman para realizar a predição dos tempos de chegada do ônibus em pontos de parada.