Además del uso de instrumentos de referencia, los sensores de bajo costo (LCS) están ganando popularidad para el monitoreo de la calidad del aire tanto en interiores como en exteriores. Estos sensores proporcionan mediciones en tiempo real de contaminantes y facilitan una mejor cobertura espacial y temporal. Sin embargo, estos dispositivos más simples suelen caracterizarse por una menor precisión y exactitud y pueden ser más sensibles a las condiciones ambientales que los instrumentos de referencia. Por lo tanto, es crucial caracterizar la aplicabilidad y limitaciones de estos instrumentos, para lo cual una posible solución es su comparación con mediciones de referencia en condiciones del mundo real. Con este fin, se ha llevado a cabo una campaña de medición para evaluar las lecturas de PM de varios instrumentos de calidad del aire de bajo y medio costo de diferentes tipos y categorías (IQAir AirVisual Pro, TSI DustTrak(tm) II Aerosol Monitor 8532, Xiaomi Mijia Air Detector y Xiaomi Smartmi PM Air Detector). Se utilizó un instrumento GRIMM EDM180 como referencia. Esta campaña tuvo lugar en Budapest, Hungría, del 12 de noviembre al 15 de diciembre de 2020, durante condiciones climáticas típicamente húmedas y neblinosas, cuando el nivel de contaminación del aire era alto debido al aumento de las emisiones antropogénicas, incluida la quema de madera para calefacción. Los resultados indican que los sensores individuales siguieron bien la dinámica de los cambios en la concentración de PM (de manera lineal), pero las lecturas se desviaron de las mediciones de referencia en diferentes grados. A pesar de que los sensores AirVisual funcionaron generalmente bien (0.85 < R < 0.93), la exactitud de las unidades mostró inconsistencia (13-93%) con una sobreestimación típica, y sus lecturas se vieron significativamente afectadas por niveles elevados de humedad relativa y por la temperatura. A pesar de la sobreestimación general de PM por parte de los sensores Xiaomi, también exhibieron coeficientes de correlación fuertes con la referencia, con valores de R de 0.88 y 0.94. Los sensores TSI mostraron ligeras subestimaciones con alta varianza explicada (R = 0.93-0.94) y buena exactitud. Los resultados indicaron que a pesar del sesgo inherente, los sensores de bajo costo son capaces de capturar la variabilidad temporal de PM, proporcionando así información relevante. Después de una corrección basada en regresión lineal simple y múltiple, los sensores de bajo costo proporcionaron resultados aceptables. Los resultados indican que la corrección de datos de sensores es un requisito previo necesario para la usabilidad de los instrumentos. El método de conjunto es una alternativa razonable para estimaciones más precisas de PM.