Cet article présente une méthode d'estimation multi-capteurs de la structure et du mouvement rigide d'un objet 3D, basée sur le filtrage particulaire. L'intérêt de cette méthode réside dans sa capacité à prendre en compte des modèles non-linéaires et/ou des statistiques non-gaussiennes sans étape de linéarisation, comme c'est le cas pour le filtre de Kalman étendu, par exemple. Des résultats expérimentaux sont présentés pour un système de vision composé d'un capteur délivrant des séquences d'images de profondeur et de réflexion.