Back Seqüencial de Montecarlo Catalan Particle filter English Filtro de partículas Spanish فیلتر ذرهای Persian Filtre particulaire French מסנן חלקיקים HE 粒子フィルタ Japanese 파티클 필터 Korean Filtr cząsteczkowy Polish Многочастичный фильтр Russian
Sequenzielle Monte-Carlo-Methoden (SMC-Methoden) gehören zur Klasse der stochastischen Verfahren zur Zustandsschätzung in einem dynamischen Prozess (z. B. in der mobilen Robotik), dessen Dynamik nur im statistischen Mittel bekannt ist (wesentliche Störgrößen) und der nur unvollständig beobachtet werden kann (Unterteilung in innere, verborgene und äußere, sichtbare Variable). Ein Anwendungsbeispiel ist die genaue und kontinuierlich aktualisierte Bestimmung des Ortes und der Geschwindigkeit eines Objektes aufgrund einer ungenauen und fehlerhaften Messung des Ortes (vgl. Tracking). SMC-Filter sind auch bekannt als Partikel-Filter, sampling importance resampling (SIR), sequential importance sampling (SIS), bootstrap filters, condensation trackers, interacting particle approximations oder survival of the fittest.