目前，多传感器在机器人、汽车、医疗设备上的应用非常广泛，多传感器一方面是为了采集场景中的多维数据；另一方面，也是传感器之间的互补关系。
环境感知
多传感器一个典型应用，环境感知，说白了就是多传感器联合起来干一件事，最终，在算法上，也要将传感器数据融合。那么，接下来，我们就分析一下如何进行数据融合。
数据融合
这里列举几种传感器，GPS定位模块、TOF测距模块、IMU陀螺仪和加速度计模块、相机模块等。
通过这几种传感器，我们可以获取空间上位置信息，前方障碍物距离信息，自身姿态信息和二维场景投影信息。如上所说，我们的目的是环境感知，那么，接下来我们要做的一件事建立自身和环境的关系，包括自身姿态和场景地图。这里不像SLAM那么严肃的话题，我们只是用这个词比较全面。
那么，这么多传感器实现的功能有互相交集，也有独立，各自也有自身局限，比如，普通GPS模块定位精度在1~5m范围，但是，差分之后相对位置就小很多。
我们根据各自传感器特性，建立以相机时间顺序为横轴，三维空间点坐标为纵轴的二维关系图。
如果，把其他传感器作为约束，求解这个整体状态估计，也就是有约束最小二乘问题。
如果，将其他传感器和相机同时作为横轴，进行无约束状态估计，也就是无约束最优问题。这里涉及的理论依据有因子图、贝叶斯理论、MAP，优化方法，比较经典的梯度下降。
还可以通过卡尔曼滤波，或者扩展卡尔曼滤波，实现对下一个状态的估计。
甚至，针对非线性、非高斯的粒子滤波方法。
尽管各种算法层出不穷，但是，离我们认知还是有很大差距，比如，相机通过EPNP计算位姿，就远不如，识别出一个场景中固定的物体，然后，根据视角不同，匹配物体坐标计算出的位姿效率高，精度高。
接下来，我们就谈一个问题，语义理解。
语义理解
如果，我们能像人的直觉识别出场景中静止的物体，那么计算自身位姿将是一件很轻松的事情。
语义这部分就不深入探讨了，相信大家对多传感器融合的思想已经能产生新的火花。
附录
北络技术：具有前瞻的团队