Filtros de partículas ou métodos de Monte Carlo Sequencial (SMC) são um conjunto de algoritmos genéricos que, a partir de representações pontuais (partículas) de densidade de probabilidade, são usados para resolver problemas de filtragem que surgem no processamento de sinais e inferência estatística Bayesiana. O problema de filtragem onsiste em estimar os estados internos em sistemas dinâmicos quando observações parciais são feitas, e perturbações aleatórias estão presentes nos sensores, bem como no sistema dinâmico. O objetivo deste trabalho é a pesquisa relacionada ao filtro de partículas, onde busca-se compreender suas etapas constituintes, como a integração numérica de Monte Carlo, amostragem por importância, amostragem por importância sequencial, o problema de degeneração e a reamostragem, para posteriormente realizar simulações computacionais utiliando o software MATLAB, e observar o comportamento deste filtro aplicado ao problema de um carro percorrendo uma pista circular, com o elemento sensor situado a um ponto distante da pista.