Descripción: El filtro de partículas es un método utilizado en robótica y en sistemas de control para estimar el estado de un sistema dinámico a partir de mediciones ruidosas. Este enfoque se basa en la representación de la distribución de probabilidad del estado del sistema mediante un conjunto de partículas, cada una de las cuales representa una posible hipótesis sobre el estado real. A medida que se reciben nuevas observaciones, las partículas se actualizan mediante un proceso de re-muestreo, donde las partículas más cercanas a la observación tienen más probabilidades de ser seleccionadas para la siguiente iteración. Este método es especialmente útil en situaciones donde el modelo del sistema es no lineal y las mediciones están contaminadas por ruido, lo que lo hace más robusto que otros métodos de estimación como el filtro de Kalman. La flexibilidad del filtro de partículas permite su aplicación en una variedad de contextos, desde la navegación de robots hasta la estimación de la posición en sistemas de seguimiento. Su capacidad para manejar distribuciones de probabilidad complejas lo convierte en una herramienta valiosa en la robótica moderna y en otros campos de la ingeniería, donde la incertidumbre es una constante en la interacción con el entorno.
Historia: El concepto de filtro de partículas fue introducido en la década de 1990 por un grupo de investigadores, entre los que se destacan Gordon, Salmond y Smith, quienes publicaron un artículo seminal en 1993 que sentó las bases para su uso en la estimación de estados. Desde entonces, el filtro de partículas ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones, especialmente en robótica y procesamiento de señales. Su desarrollo ha estado impulsado por la necesidad de métodos más robustos para manejar la incertidumbre en sistemas dinámicos complejos.
Usos: Los filtros de partículas se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la navegación de robots móviles, la localización de vehículos autónomos, el seguimiento de objetos en visión por computadora y la estimación de estados en sistemas de control. Su capacidad para manejar modelos no lineales y distribuciones de probabilidad complejas los hace ideales para situaciones donde otros métodos de estimación fallan.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de filtros de partículas es en la localización de robots móviles, donde el robot utiliza sensores para medir su entorno y actualizar su estimación de posición en tiempo real. Otro ejemplo es en vehículos autónomos, donde se utilizan filtros de partículas para fusionar datos de múltiples sensores y mejorar la precisión de la navegación.
