粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡罗方法的非线性非高斯系统状态估计技术。它通过一组随机样本（即“粒子”）来表示系统的后验概率密度函数，从而实现对复杂动态系统的跟踪与预测。相比传统卡尔曼滤波，粒子滤波更适用于处理那些具有强烈非线性或非高斯噪声的情况。每当系统状态发生变化时，粒子滤波会根据新的观测数据重新调整这些粒子的位置，以逼近真实的状态分布。例如，在自动驾驶领域，粒子滤波可以用来精确地定位车辆位置，即使面对复杂的道路环境也能保持高效运行。尽管计算量较大，但随着硬件性能提升，粒子滤波的应用范围正不断扩大，从机器人导航到金融数据分析都有它的身影。🌟✨

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