多传感器信息融合算法?

多传感器信息融合算法通过整合多个传感器的数据，提高系统感知精度和可靠性。常见算法包括卡尔曼滤波、贝叶斯推理和神经网络，广泛应用于自动驾驶、机器人导航和环境监测。这些算法能处理温度、声音、图像等不同类型数据，减少单一传感器误差，提升决策效率。

该算法还能优化资源分配，降低计算延迟。例如，在无人机避障中，融合激光雷达和摄像头数据可实时构建三维地图。工业设备通过振动、压力传感器组合监测，提前预警故障。技术发展让融合算法更轻量化，适配手机等小型设备，推动智能硬件普及。