Diversas variantes del algoritmo de MCL (Monte Carlo Localization) han sido utilizadas en investigaciones que resuelven el problema de la localizacion en robots moviles. Considerando la propuesta de [1], en donde se usan muestras aleatorias diferentes, respecto a las aproximaciones de Localizacion con Markov, se derivaron dos enfoques de investigacion. El primero, se enfoca en la adaptacion del algoritmo para su implementacion en hardware, particularmente, sobre la necesidad de reduccion de recursos fisicos y computacionales, debido al tipo de aplicacion que refiere [2]. En el segundo, se implementan tecnicas complementarias para mejorar el desempeno del algoritmo. Un ejemplo de ello es el trabajo de [3], donde realiza la incorporacion de una aproximacion evolutiva multi-objetivo, para re-muestrear las particulas con pesos y distribucion de la poblacion.