开发者可以通过结合来自多个传感器的数据、使用适当的算法以及持续验证输出来确保 AR 跟踪的强大传感器融合。传感器融合通常会合并来自摄像头、IMU（惯性测量单元）、GPS、深度传感器或激光雷达的输入，以弥补各个传感器的局限性。例如，IMU 提供高频率的运动数据，但会随着时间推移而漂移，而摄像头提供稳定的视觉参考，但在低光条件下表现不佳。通过使用卡尔曼滤波器或粒子滤波器等算法集成这些输入，开发者可以创建更可靠的姿态估计。ARCore 和 ARKit 使用这种方法，融合视觉惯性里程计 (VIO) 以实时跟踪设备的位置和方向。
校准和同步对于避免错误至关重要。传感器以不同的频率运行，并且可能具有未对齐的坐标系。开发者应实施时间对齐（例如，时间戳匹配）和空间校准，以确保数据一致性。例如，对齐设备的摄像头和 IMU 轴可以减少将运动数据转换为视觉跟踪时的差异。运行时期间的持续校准还可以解决传感器漂移或物理偏移，例如耳机在用户头上松动。OpenCV 或 ROS 等工具提供了用于传感器校准的库，而硬件触发的同步（如 NVIDIA 的 Jetson 平台）最大限度地减少了传感器输入之间的延迟。
最后，处理环境变化和边缘情况可确保可靠性。开发者应通过交叉验证传感器输出来构建冗余并设计回退机制。例如，如果摄像头由于光线不足而丢失特征点，系统可能会暂时更重地加权 IMU 数据，同时应用运动约束（例如，假设用户没有突然加速）。像 RANSAC 这样的异常值检测算法可以过滤来自激光雷达或深度传感器的错误数据。在各种条件下（例如，动态光照、遮挡或磁干扰）进行测试有助于识别故障模式。ARKit 的平面检测（可调整表面反射率）展示了自适应算法如何提高鲁棒性。定期更新传感器模型并利用机器学习（例如，在噪声数据上进行训练）可以进一步提高随时间推移的跟踪准确性。