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Sobre a aplicação do Filtro de Partículas (FP) no contexto da localização de robôs móveis, é correto afirmar que(,)
o FP é uma implementação da Filtragem Baesiana Recursiva.
as partículas geralmente são propagadas de acordo com o modelo de movimentação dos obstáculos.
o custo computacional do FP é O(1).
o FP é uma possível implementação do Filtro de Kalman para casos em que o espaço de estados é muito grande.
no FP, o número de partículas tende a zero quando o tempo tende a infinito.