粒子滤波器（Particle Filter）是一种基于蒙特卡罗方法的非线性系统状态估计技术，通过一组带有权值的随机样本（称为粒子）来近似表示概率分布。它特别适用于处理非高斯噪声和非线性系统的状态估计问题，能够动态调整粒子的分布以适应系统状态的变化。粒子滤波器的核心思想是通过重要性采样和重采样机制，不断更新粒子集以逼近真实的后验概率分布，从而实现对系统状态的追踪或预测。
在具身智能产品的开发中，粒子滤波器常被用于机器人定位与导航（如SLAM系统）、目标追踪以及传感器融合等场景。例如，在扫地机器人的自主导航系统中，粒子滤波器可以帮助机器人在不确定环境中通过激光雷达等传感器数据实时估计自身位置，同时处理传感器噪声带来的不确定性。随着计算能力的提升和算法的优化，粒子滤波器在实时性要求较高的智能硬件产品中展现出越来越广泛的应用前景。