机器人中的传感器融合是指将来自多个传感器的数据相结合，以创建对环境更准确、更可靠的理解的过程。通过整合来自不同类型传感器（例如摄像头、激光雷达、雷达、IMU（惯性测量单元）或超声波传感器）的输入，机器人可以弥补单个传感器的局限性并减少不确定性。例如，摄像头可以提供高分辨率彩色图像，但在弱光下表现不佳，而激光雷达提供精确的深度信息，但缺乏纹理细节。融合这些数据流使机器人能够在不同条件下保持强大的感知能力，从而改进物体检测、导航或定位等任务。
技术实现通常涉及对传感器数据进行对齐、过滤和合并的算法。常见的方法包括卡尔曼滤波器（用于线性系统）、粒子滤波器（用于非线性或概率场景）或贝叶斯网络。例如，在自动驾驶汽车中，卡尔曼滤波器可以将 GPS 数据（更新频率低，但位置绝对）与 IMU 测量数据（频率高，但容易漂移）相结合，以平滑地估计车辆的位置。更先进的系统使用机器学习模型（例如神经网络）来处理原始传感器输入并输出融合后的表示。传感器融合可以在不同层面进行：“低级”融合结合原始数据（例如，合并激光雷达和摄像头像素），而“高级”融合整合处理后的输出（例如，结合来自不同传感器的物体检测结果）。
实际应用突显了其优势和挑战。例如，自动驾驶无人机将视觉里程计数据（来自摄像头）与 IMU 数据融合，以在 GPS 信号丢失时稳定飞行。然而，传感器融合带来了复杂性：传感器之间的时序同步、处理冲突数据（例如，摄像头看到障碍物但雷达没有）以及计算开销。开发人员还必须考虑传感器校准误差和环境噪声。尽管存在这些挑战，传感器融合对于构建强大的机器人系统仍然至关重要，因为没有单个传感器能够可靠地提供所有必要的信息。ROS（机器人操作系统）等工具提供用于传感器对齐和融合的库，简化了感知流水线开发人员的实现过程。