5.1.1 多传感器融合的理论基础
多传感器数据融合（Multi-Sensor Data Fusion）是机器人感知系统的核心理论支柱，其本质是对来自多个异构传感器的信息进行组合、关联和整合，以获得比单一传感器更准确、更完整、更可靠的环境感知结果。这一理论体系的形成源于对生物感知系统的模仿——人类和动物正是通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种感官的协同工作，才能够在复杂环境中做出准确判断。
数据融合的理论价值体现在多个维度：
信息冗余的利用：多个传感器观测同一现象时，其测量结果可能存在冗余。通过融合冗余信息，可以降低噪声影响，提高测量精度。例如，两个独立的距离传感器测量同一障碍物距离，其融合结果的理论误差可降低到单个传感器误差的 1/√2。这种理论增益源于独立随机变量方差的可加性——独立测量值的均值方差是各测量值方差的平均值。
信息互补的整合：不同传感器可能观测到同一对象的不同属性。例如，相机提供颜色和纹理信息，激光雷达提供精确的距离信息，IMU 提供运动状态信息。将这些互补信息整合，可以获得对环境的完整描述。这种互补性在理论上超越了任何单一传感器的能力边界。
时空覆盖的扩展：不同传感器可能具有不同的工作范围和时间特性。融合可以扩展感知系统的时空覆盖范围，使其在更广泛的条件下保持有效。例如，GPS 在开阔地带提供绝对位置，里程计在 GPS 失效时提供相对位置估计。
不确定性的降低：每个传感器测量都伴随着不确定性（噪声、偏差、模糊性）。通过融合处理可以有效降低整体不确定性。
