Este artículo presenta una revisión exhaustiva de la literatura existente sobre el tema de la asimilación de datos para modelos basados en agentes, con un énfasis específico en peatones y pasajeros en el contexto de sistemas de transporte. Este trabajo destaca una gran cantidad de técnicas avanzadas que pueden no haber sido empleadas previamente para la simulación en línea de peatones, y por lo tanto, pueden ofrecer un valor significativo a los lectores en este campo. Es importante reconocer que el tema en estudio aún se encuentra en sus etapas iniciales, y como tal, es altamente probable que surjan nuevas técnicas en los próximos años. Una posible vía de exploración futura implica la integración del aprendizaje automático con los métodos de Asimilación de Datos basados en Agentes (ABDA, es decir, métodos de asimilación de datos utilizados para modelos basados en agentes).