¿Qué significa "Filtrado de Partículas"?
Tabla de contenidos
El filtrado por partículas es un método que se usa para seguir y predecir la posición de objetos en movimiento a lo largo del tiempo, especialmente cuando hay datos ruidosos o incompletos. Funciona usando un conjunto de puntos, llamados partículas, que representan posibles estados del objeto que se está siguiendo.
Cómo Funciona
- Inicialización: Se colocan varias partículas al azar para representar diferentes ubicaciones posibles del objeto.
- Predicción: A medida que pasa el tiempo, cada partícula se ajusta según la última posición conocida y algo de ruido aleatorio, simulando los posibles movimientos del objeto.
- Actualización: Cuando hay nueva información, como datos de sensores, se les dan nuevos pesos a las partículas. Las partículas más cercanas a la posición real del objeto obtienen pesos más altos, mientras que las demás obtienen pesos más bajos.
- Re-muestreo: Se descartan partículas con pesos bajos y se agregan nuevas partículas basadas en las que tienen pesos altos. Esto ayuda a enfocarse en las posiciones más probables.
Aplicaciones
El filtrado por partículas es útil en varios campos, incluyendo estudios de comportamiento animal, robótica y finanzas. En estudios de animales, ayuda a seguir grupos de animales, como peces, analizando grabaciones en video y datos de sensores. En robótica, mejora la navegación y el seguimiento de objetos en entornos inciertos.
En general, el filtrado por partículas ofrece una forma flexible y efectiva de seguir dónde están las cosas y cómo se mueven, incluso cuando la información no es perfecta.