Imagínese al detective tratando de resolver un crimen. El objetivo del detective es descubrir quién lo hizo y cómo lo hicieron. Al principio, al detective se le ocurren algunas conjeturas. Por ejemplo, ‘Quizás Sue lo hizo con el cuchillo de cocina, o quizás Bob lo hizo con la vela’. Pero el detective comienza a reunir más evidencia, lo que elimina algunas de sus conjeturas o le dice que algunas de sus conjeturas iniciales estaban en el camino correcto, pero que podrían necesitar modificaciones.
El filtro de partículas funciona de la misma manera. El misterio que el filtro de partículas está tratando de resolver puede ser la ubicación inicial del robot. Cada ‘partícula’ es, de hecho, una suposición sobre la ubicación inicial del robot. Pero a medida que el filtro reúne más detalles, puede eliminar algunas conjeturas. Por ejemplo, una de las partículas es la suposición inicial de que el robot está en la ubicación (1,1), y otra partícula es (2,3). Pero luego el robot mueve 1 unidad hacia la derecha y ve una fuente de luz fuerte. Sin embargo, el robot sabe que no hay luz en (2,1). Por lo tanto, elimina la partícula (1,1). Por otro lado, el robot sabe que es muy probable que se encienda una luz cerca (3,3). Por lo tanto, el robot tiene más confianza en su suposición de que la ubicación inicial era (2,3). Luego, el robot “refinará” su conjetura inicial, generando conjeturas adicionales: también adivinará que su ubicación inicial puede haber sido (2.1,3.2) o (1.9,3). A medida que esto continúa, el robot puede perfeccionar una suposición muy precisa de dónde estaba su ubicación inicial.
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