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id: ALGO-PARTICLE-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [algorithm, robotics, particle-filter, bayesian-filtering, monte-carlo, slam, localization]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Particle Filter Algorithms (파티클 필터 알고리즘)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "수많은 가상의 '분신(Particles)'들을 세상에 뿌리고, 실제와 가장 닮은 자들만 살아남겨 진실의 궤적을 추적하라" — 비선형적이고 복잡한 확률 분포를 가진 동적 시스템의 상태를 수많은 입자의 집합으로 근사하여 추정하는 몬테카를로 기반의 필터링 기술.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Prediction, Weighting, and Resampling" — 시스템의 움직임을 예측하여 입자들을 이동시키고, 실제 관측값과 비교하여 각 입자에 점수(Weight)를 매긴 뒤, 점수가 높은 입자들 위주로 다시 복제(Resampling)하여 정답에 수렴해가는 반복적 추적 패턴.
- **주요 특징:**
    - **Non-linear/Non-Gaussian:** 칼만 필터가 해결하지 못하는 복잡하고 불규칙한 확률 분포 환경에서도 탁월한 성능 발휘.
    - **Global Localization:** 초기 위치를 전혀 모르는 상태에서도 데이터가 쌓임에 따라 위치를 찾아낼 수 있음.
- **의의:** 로봇의 자기 위치 인식(SLAM), 영상 기반 물체 추적(Object Tracking), 자율주행차의 장애물 경로 예측 등 불확실성이 큰 실전 환경의 핵심 추론 엔진.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 입자 수가 많을수록 정확하지만 연산량이 폭증하는 단점이 있었으나, 최근에는 GPU 병렬 연산을 활용한 고속 파티클 필터링과 신경망 기반의 상태 전이 모델이 결합된 하이브리드 추적 기법으로 진화 중임.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 작업 성공 가능성을 예측하거나 복잡한 유저 시나리오를 시뮬레이션할 때, 다양한 가능성을 입자로 표현하여 최적의 경로를 도출하는 확률적 추론 모듈에 이 원리를 적용함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Optimal-Control-Theory|Optimal-Control-Theory]], [[Monte-Carlo-Tree-Search-MCTS|Monte-Carlo-Tree-Search-MCTS]], Probability-Theory, [[Robotics-Foundations|Robotics-Foundations]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Particle-Filter-Algorithms.md
