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本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です
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　今回は前回に引き続き、Bayes Filter系の自己位置推定の内、確率分布をノンパラメトリックなモデルで離散化して表現する手法について述べる。今回は、パーティクルを用いたモンテカルロ法でモデル化する手法である。

　パーティクルを用いたBayes Filterを、Particle Filter（PF、粒子フィルタ）と呼ぶ。逐次的なBayes Filterをモンテカルロ法で解くため、逐次モンテカルロ法とも呼ばれる。また、Particle Filterによる自己位置推定は、Monte Carlo Localization（MCL）として知られている。