多传感器信息融合综述
多传感器信息融合及其运用
多传感器信息融合及其运用多传感器信息融合是指利用多个传感器获取的信息来提取并融合目标的各方面特征，从而实现对目标的更准确、全面的感知和认知。
随着传感器技术的不断发展和成熟，多传感器信息融合在各领域的应用越来越广泛，尤其在军事、航天、无人驾驶、智能机器人等领域具有重要的应用价值。
多传感器信息融合的基本思想是通过将多传感器获取的信息交互、互补和整合，得到比单一传感器更可靠和准确的信息。
传感器的种类很多，包括视觉传感器、声音传感器、红外传感器、雷达传感器等等。
不同传感器对同一目标的感知具有各自的特点和优势，通过将这些传感器的信息进行融合，能够弥补各自的不足，提高目标感知的准确性和鲁棒性。
多传感器信息融合的方法有很多种，常用的包括基于模型的融合方法、基于贝叶斯理论的融合方法、基于滤波器的融合方法等。
这些方法主要通过建立数学模型或概率模型，将传感器的信息进行融合，并得出目标的估计值或状态值。
基于滤波器的融合方法是一种常用且有效的方法，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
多传感器信息融合在军事领域具有重要的应用价值。
军事装备中常用多种传感器进行目标侦测、识别、跟踪等任务，如雷达、红外传感器、光学传感器等。
将这些传感器的信息进行融合，能够提高目标的识别性能、跟踪精度和抗干扰能力，提升战场态势感知的水平。
多传感器信息融合在无人驾驶领域也有广泛的应用。
无人驾驶汽车依赖于多个传感器来感知车辆周围的环境和交通状况，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
将这些传感器的信息进行融合，能够实现对交通标志、行人、车辆等的准确感知和判断，并做出相应的决策和控制，确保行驶的安全性和可靠性。
智能机器人领域也是多传感器信息融合的重要应用领域之一。
智能机器人常用多传感器来感知环境、获取目标信息和执行任务，如摄像头、声音传感器、接触传感器等。
将这些传感器的信息进行融合，能够实现对环境的三维建模、目标的感知和定位、路径规划和导航等功能，提高机器人的智能化水平和执行任务的效率。
多传感器信息融合概述及其应用
自动飞 行 器 导航 、机 器 人 、遥 感 、医 疗 诊 断 、 图像 处 理 、模 式 识 别 和 复 杂 工业 过 程 控 制 等 领 域 。
多传 感 器 数 据 融 合 是 指对 不 同知 识 源 和 传 感 器 采 集 的 数据 进 行 融合 ， 以 实现 对 观 测 现 象 更 好 地 理 解 。从
Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｖｅ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｒｅ ｉ ｗ
综 尔述
摘 要 ：多 传 感器 数 据 融 合 广 泛 应用 于 自动 目标 识 别 、工业 过 程 控 制 、遥 感 、医疗 诊 断 、图 像 处 理 、模 式识
别等领域。介绍了多传感器信息融合技术的概念 ， 对信息融合的算法进行 了概述 ， 出了基于粗糙集理论 提 的多源信息融合算法 ，最后对多传感器融合技术的研究动向进行了展望。 关键词 ：多传感器；信息融合 ；融合方法 ；粗糙集
中图分类号 ：Ｔ ２ ２ Ｐ １
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：１０ — ８ Ｘ ２ １） － Ｏ ６ ０ ６ ８ ３ （ １ ０Ｏ — ５ ０ ００ ２
》
王 媛 彬
一
、
引 言
近年来，多传感器信息融合技术不论在军事领域还是在 民事领域都受到 了广泛的关注 『 。信息融合作 ｌ ～
多数 情 况 下 非 常 受 限制 。
３ 、模 糊 理 论 模 糊 集 理 论 是 基 于 分 类 的局 部 理 论 ， 因 此 ，从 产 生 起 就
许 多模 糊 分 类 技 术 得 以发 展 。隶 属 函 数 可 以表 达 词 语 的
思 ，这 在 数 字 表 达 和 符 号 表达 之 间 建立 了一 个 便 利 的 交互 口【 ］ 。在 信 息 融 合 的 应 用 中 ，主 要 是 通 过 与 特 征 相 连 的
多传感器信息融合技术概论
多传感器信息融合技术概论多传感器信息融合技术（Multisensor Information Fusion Technology）是指采用多个传感器对同一物理现象进行观测，通过融合不同传感器的信息，实现对目标或环境的全面、准确、一致的认知与理解的技术方法。
其目的是通过综合多源信息获得更全面、可靠的信息，提升对目标的感知能力和环境认知能力，以支持决策和控制系统的设计和优化。
传感器选择是多传感器信息融合的第一步，涉及选择合适的传感器类型和数量。
不同类型的传感器对不同的物理性质有着不同的响应，因此在融合过程中，需要选择合适的传感器来获得目标的多个特征。
数据融合算法是多传感器信息融合的核心环节，主要包括传感器数据预处理、特征提取、融合规则设计等步骤。
传感器数据预处理主要是对传感器数据进行滤波、分段、降噪等处理，以提高数据质量。
特征提取是将传感器数据转化为描述目标状态的特征，常用的方法有统计特征提取、模式识别等。
融合规则设计是将不同传感器的信息进行融合，常用的方法有加权平均法、优先级法、神经网络等。
融合结果评估是对融合结果进行准确性和可靠性评估的过程。
评估方法包括误差分析、假设检验、判别分析等。
评估结果可以帮助选择合适的传感器和改进融合算法。
多传感器信息融合技术的应用广泛，包括智能交通系统、环境监测、军事领域、医疗诊断等。
在智能交通系统中，通过融合不同传感器的信息，可以提高交通流量的检测精度和车流预测的准确度，提升交通管理的效率。
在环境监测中，通过传感器网络对大气、水域、土壤等环境进行实时监测，并通过融合不同传感器的信息，提供更全面、可靠的环境数据，用于环境保护和资源管理。
在军事领域，通过融合雷达、卫星、无人机等不同传感器的信息，可以提高目标探测和识别能力，支持军事决策和行动。
在医疗诊断中，通过融合多种医学传感器的信息，可以提高疾病的早期诊断和治疗效果。
总之，多传感器信息融合技术在提高信息获取与处理能力、提升系统性能、降低成本等方面具有重要意义。
传感器信息融合技术介绍
拓展系统感知能力
通过融合不同传感器的信息，可以拓 展系统的感知能力，使其能够感知到 更广泛的环境信息和目标状态。
多传感器信息融合可以增强系统对故障和干 扰的鲁棒性，因为即使某个传感器出现故障 ，系统仍然可以依靠其他传感器继续运行。
应用领域及前景展望
应用领域
传感器信息融合技术已经广泛应用于军事、工业、农业、医疗、交通等领域。例如，在军事领域，它可以用于目 标跟踪、战场态势感知等；在工业领域，它可以用于智能制造、工业自动化等；在医疗领域，它可以用于远程医 疗、健康监测等。
卡尔曼滤波法
利用系统状态方程和观测方程，对系统状态进行最优估计。
贝叶斯估计法
基于贝叶斯定理，利用先验信息和观测数据对未知参数进行估计。
Dempster-Shafer证据理论
通过信任函数和似然函数对多源信息进行融合。
深度学习在信息融合中应用
卷积神经网络（CNN）
用于图像传感器信息融合，提取图像中的深层特征。
避免出现矛盾和错误。
05
实时动态系统设计与实现
实时动态系统架构设计思路
分布式架构
采用分布式架构设计，将传感器 信息采集、处理、融合等功能分 散到不同的节点上，提高系统的 可扩展性和可靠性。
模块化设计
将系统划分为多个功能模块，每 个模块负责特定的功能，便于开 发和维护。
实时性保障
通过优化数据传输和处理流程， 减少系统延迟，确保实时性要求 得到满足。
03
信息融合算法及策略
数据预处理与特征提取方法
数据清洗
去除重复、异常和噪声数据，保证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合后续处理的格式，如标准化、归一化等。
特征提取
从原始数据中提取出与任务相关的特征，如统计特征、时域特征、 频域特征等。
多传感器信息融合
多传感器信息融合近年来，随着计算机技术、通讯技术的发展，特别是军事上的迫切要求，多传感器信息融合技术得到了迅速的发展。
信息融合作为一门跨学科的综合信息处理理论，涉及系统论、信息论、控制论、人工智能和计算机通信等众多的领域和科学，它被广泛应用于自动目标识别、战场监视、自动飞行器导航、机器人、遥感、医疗诊治、图像处理等领域。
信息融合技术首先应用于军事领域，包括航空目标的探测、识别和跟踪，以及战场监视、战术态势估计和威胁估计等；在地质科学领域上，信息融合应用于遥感技术，包括卫星图像和航空拍摄图像的研究；在机器人技术和智能航行器研究领域，信息融合主要被应用于机器人对周围环境的识别和自动导航；信息融合技术也被应用于医疗诊断以及一些复杂工业过程控制领域。
１多传感器信息融合的定义传感器获得的信息有３类：冗余信息、互补信息和协同信息。
冗余信息是由多个独立传感器提供的关于环境信息中同一特征的多个信息，也可以是某一传感器在一段时间内多次测量得到的信息。
在一个多传感器系统中，若每个传感器提供的环境特征是彼此独立的，即感知的是环境各个不同侧面的信息，则这些信息称为互补信息。
在一个多传感器系统中，若一个传感器信息的获得必须依赖另一个传感器的信息，或一个传感器必须与另一个传感器配合工作才能获得所需的信息时，则这两个传感器提供的信息称为协同信息。
多传感器信息融合，又称多传感器数据融合，指的是对不同知识源和多个传感器所获得的信息进行综合处理，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，利用信息互补，降低不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的理解，从而提高智能系统决策和规划的科学性、反应的快速性和正确性，进而降低决策风险过程。
图１是多传感器信息融合的示意图，传感器之间的冗余信息增强了系统的可靠性，多传感器之间的互补信息扩展了单个传感器的性能。
一般而言，多传感器融合系统具有以下优点：一是提高系统的可靠性和鲁棒性，二是扩展时间上和空间上的观测范围，三是增强数据的可信任度，四是增强系统的分辨能力。
智能传感器系统多传感器信息融合技术PPT幻灯片课件
传统的信号采集往往由单一的传感器来完成，即使采 用多个（种）传感器也仅是从多个侧面孤立地反映目 标信息。实际上，在大多数情况下，必须同时处理多 个信号，而这些信号一般又来自多个信号源，即多传 感器。但是多传感器也带来了信息冗余甚至矛盾。所 以必须通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与 使用，将其采集的信息依据某种优化准则组合，产生 对观测环境一致性的解释和描述，因此迫切要求对信 息进一步处理。
10
Bayes估计是融合静态环境中多传感器低层数据的 一种常用方法。其信息描述为概率分布，适用于具有 可加高斯噪声的不确定性信息。假定完成任务所需的 有关环境的特征物用向量f表示，通过传感器获得的数 据信息用向量d来表示，d和f都可看作是随机向量。信
息融合的任务就是由数据d推导和估计环境f。假设p(f，
是状态、特征和属性等； 2）高层处理：决策级融合，输出的是抽象结果。
第五章 一、多传感器信息融合技术
1
多传感器信息融合技术
概 述 传感器信息融合的分类和结构 传感器信息融合的一般方法 传感器信息融合的实例
2
概述
多传感器信息融合是对来自于不同传感器的信 息进行分析和综合，以产生对被测对象统一的 最佳估计。 研究目标：从工程上实现多个传感器信息处理 的全过程。高度集成、高度融合、高度智能将 成为信息融合系统的发展主线。 信息融合的目的：通过数据组合推导出更多的 信息，得到最佳协同作用效果；即利用多个传 感器共同或联合操作的优势，提高传感系统有 效性，消除单个或少量传感器的局限性。
7
3、融合：当将传感器数据组之间进行相关或将 传感器数据与系统内部的知识模型进行相关， 而产生信息的一个新的表达式。
4、相关：通过处理传感器信息获得某些结果， 不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来 进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从 而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆 等过程的信息进行综合和优化。
多传感器数据融合
卡尔曼滤波
利用状态方程和观测方程，对数据进行递归 估计和融合。
DS证据理论
处理不确定性信息，将多个传感器信息进行 融合。
决策层融合
分类器融合
将多个分类器的结果进行综合，得出 最终分类结果。
决策表融合
将各个传感器的决策表进行综合，形 成最终决策表。
模糊逻辑
感知。
数据融合技术将机器人上不同传感器的 数据进行整合，提高机器人的感知精度 和稳定性，增强机器人的自主导航和任
务执行能力。
机器人中的数据融合技术有助于提高机 器人的智能化水平和人机协作能力。
05
多传感器数据融合的挑战与未来发展
数据质量问题
数据不一致性
由于不同传感器采集数据的原理、 方式、精度和范围不同，导致数 据之间存在不一致性，需要进行 校准和补偿。
信号干扰
不同传感器可能使用相同 的频段或相近的频段，导 致信号干扰和数据冲突。
交叉感应
某些传感器之间可能存在 交叉感应，导致数据之间 产生耦合和相互影响。
算法的实时性
计算量大
01
多传感器数据融合需要进行大量的数据处理和计算，对算法的
实时性要求较高。
算法优化
02
需要不断优化算法，提高计算效率和准确性，以满足实时性要
医疗领域
在医疗领域中，多传感器数据 融合可以用于医疗诊断、病人
监护和康复治疗等方面。
02
多传感器数据融合技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和冗 余数据，确保数据质量。
数据归一化
将不同量纲和量级的数据 统一到同一尺度，便于后 续处理。
数据去噪
通过滤波、插值等方法降 低噪声对数据的影响。
多传感器信息融合及其运用
多传感器信息融合及其运用随着科技发展的不断推进，各种传感器技术被不断应用于各种领域中。
各种传感器的融合技术也越来越成熟，多传感器信息融合技术已经变得越来越受重视。
多传感器信息融合技术是指将多个传感器产生的信息进行整合和处理的方法，以获取更加准确、可靠、全面的信息。
本文将介绍多传感器信息融合技术及其运用。
一、多传感器信息融合技术的意义多传感器信息融合技术的主要意义在于将多个传感器产生的信息进行融合，以得到更加可靠、全面、准确的信息。
多传感器信息融合技术可以帮助解决传感器单一信息不够全面和准确的问题，提高信息的质量和可靠性，同时还可以使系统更加健壮。
多传感器信息融合技术的方法包括基于模型的融合、基于数据的融合和基于知识的融合。
1.基于模型的融合基于模型的融合是指利用系统模型对不同传感器的信息进行融合。
该方法需要构建出多传感器信息融合的模型，并通过模型对数据进行分析和处理。
这种方法对系统的估计和预测较为准确，并且对数据的处理和求解算法较为简单。
基于知识的融合是指利用专家系统或知识库对多传感器信息进行融合。
该方法需要根据不同传感器的信任度和权重，利用知识库中的规则和经验对信息进行融合处理，得到最佳的判断和决策结果。
这种方法适用于对信息提供的内容和形式进行深入的分析和处理的应用场景。
多传感器信息融合技术已广泛应用于诸多领域，如智能交通、机器人控制、环境监测、医疗诊断等。
以下是几个应用案例。
1. 智能交通智能交通系统通常需要综合多种传感器技术来实现，如交通流量、车辆速度、车辆位置、环境温湿度等。
这些信息可以通过多传感器信息融合技术进行分析和处理，以达到实时控制交通信号，减少交通拥堵和事故发生的目的。
2. 机器人控制在机器人控制领域，多传感器信息融合技术可用于机器人的自主导航和环境感知。
机器人通过多种传感器感知机器人周围的环境信息，如声音、图像、激光雷达等，通过多传感器信息融合技术进行分析和处理，控制机器人的移动和选择机器人的动作方案。
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1.多传感器信息融合概念多传感器信息融合是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠、更准确或更精确的信息。
经过融合的多传感器系统能完善地、精确地反映检测对象特性, 消除信息的不确定性, 提高传感器的可靠性。
经过融合的多传感器信息具有以下特性: 信息的冗余性、信息的互补性、信息的实时性和信息的低成本性。
2. 多传感器信息融合分类按融合判断方式分类（1） 硬判决方式硬判决方式设置有确定的预置判决门限。
只有当数据样本特征量达到或超过预置门限时，系统才做出判决断言；只有当系统做出了确定的断言时，系统才向更高层次系统传送“确定无疑”的判决结论。
这种判决方式以经典的数理逻辑为基础，是确定性的。
（2） 软判决方式软判决方式不设置确定不变的判决门限。
无论系统何时收到观测数据都要执行相应分析，都要做出适当评价，也都向更高层次系统传送评判结论意见及其有关信息，包括评判结果的置信度。
这种评判不一定是确定无疑的，但它可以更充分地发挥所有有用信息的效用，使信息融合结论更可靠更合理。
按传感器组合方式分类（1） 同类传感器组合同类传感器组合只处理来自同一类传感器的环境信息，其数据格式、信息内容都完全相同，因而处理方式相对比较简单。
（2） 异类传感器组合异类传感器组合同时处理来自各种不同类型传感器采集的数据。
优点是信息内容广泛，可以互相取长补短，实现全源信息相关，因而分析结论更准确、更全面、更可靠，但处理难度则高很多。
3.信息融合的系统结构信息融合的系统结构研究包含两部分, 即信息融合的层次问题和信息融合的体系结构。
融合的层次结构主要从信息的角度来分析融合系统, 信息融合的体系结构则主要是从硬件的角度来分析融合系统。
（1）信息融合的层次信息融合系统可以按照层次划分, 对于层次划分问题存在着较多的看法。
目前较为普遍接受的是层次融合结构, 即数据层、特征层和决策层。
数据层融合是指将全部传感器的观测数据直接进行融合, 然后从融合的数据中提取特征向量, 并进行判断识别。
这便要求传感器是同质的, 如果传感器是异质的, 则数据只能在特征层或者决策层进行融合。
数据层融合的优点是保持了尽可能多的原始信息,缺点是处理的信息量大, 因而处理实时性较差。
特征层融合是指将每个传感器的观测数据进行特征抽取以得到一个特征向量, 然后把这些特征向量融合起来, 并根据融合后得到的特征向量进行身份判定。
特征层融合对通信带宽的要求较低, 但由于数据丢失使其准确性有所下降。
决策层融合是指每个传感器执行一个对目标的识别, 将来自每个传感器的识别结果进行融合。
该层次融合对通信带宽要求最低, 但产生的结果相对来说最不准确。
信息融合的层次结构是按照信息抽象程度来划分的。
在多传感器融合系统的实际工程应用中, 应综合考虑传感器的性能、系统的计算能力、通信的带宽、期望的准确率以及现有资金的能力, 以确定采用哪种层次化系统结构模型或者混合的层次模型。
而基于信息的层次结构的确定, 可以为系统硬件体系结构的确定打好基础。
（2)信息融合的体系结构信息融合的硬件体系结构大致分为三类:集中式、分布式和混合式。
集中式是将各传感器结点的数据都送到中央处理器进行融合处理。
该方法可以实现实时融合, 其数据处理的精度高、解法灵活, 缺点是对处理器要求高、可靠性较低、数据量大, 故难于实现。
分布式是各传感器利用自己的量测单独跟踪目标, 将估计结果送到总站, 总站再将子站的估计合成为目标的联合估计。
该方法对通信带宽要求低、计算速度快、可靠性和延续性好, 但跟踪精度没有集中式高。
混合式是将以上两种形式进行组合,它可以在速度、带宽、跟踪精度和可靠性等相互影响的各种制约因素之间取得平衡, 因此目前的研究着重于混合式结构。
采用何种体系结构完全是为了满足各种不同的实际需要, 在设计数据融合体系结构时, 应根据确定的系统层次结构来确定相应的体系结构, 同时还必须考虑数据通信、数据库管理、人机接口、传感器管理等许多支撑技术。
4. 多传感器信息融合的一般方法信息融合的方法是多传感器信息融合的最重要的部分, 由于其应用上的复杂性和多样性, 决定了信息融合的研究内容极其丰富, 涉及的基础理论较多。
多传感器信息融合算法可以分为以下四类: 估计方法、分类方法、推理方法和人工智能方法, 如图1 所示。
估计方法中加权平均法是信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法,该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均,结果作为融合值,该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。
卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。
该方法用测量模型的统计特性递推,决定统计意义下的最优融合和数据估计。
如果系统具有线性动力学模型,且系统与传感器的误差符合高斯白噪声模型,则卡尔曼滤波将为融合数据提供唯一统计意义下的最优估计。
卡尔曼滤波的递推特性使系统处理不需要大量的数据存储和计算。
但是,采用单一的卡尔曼滤波器对多传感器组合系统进行数据统计时,存在很多严重的问题,例如: (1)在组合信息大量冗余的情况下,计算量将以滤波器维数的三次方剧增,实时性不能满足; (2)传感器子系统的增加使故障随之增加,在某一系统出现故障而没有来得及被检测出时,故障会污染整个系统,使可靠性降低。
分类方法主要有参数模板法和聚类分析。
无监督或自组织学习算法诸如学习向量量化法( learning vector quant izat ion, LVQ ) , K - 均值聚类( K-means clustering ) , Kohonen 特性图( Kohonen feature map) 也常用作多传感器数据的分类。
K-均值聚类算法是最常用的无监督学习算法之一, 而自适应K- 均值方法的更新规则形成了Kohonen特性图的基础。
此外自适应共振理论( ART) 、自适应共振理论映射( ARTMAP) 和模糊自适应共振理论网络( fuzzy-ART netw ork) 以自适应的方法进行传感器融合。
它们能够自动调整权值并且能在环境变化和输入漂移的情况下保持稳定。
图1 多传感器融合算法分类推理方法。
多贝叶斯估计法为数据融合提供了一种手段,是融合静态环境中多传感器高层信息的常用方法。
它使传感器信息依据概率原则进行组合,测量不确定性以条件概率表示,当传感器组的观测坐标一致时,可以直接对传感器的数据进行融合,但大多数情况下,传感器测量数据要以间接方式采用贝叶斯估计进行数据融合。
多贝叶斯估计将每一个传感器作为一个贝叶斯估计,将各个单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验的概率分布函数,通过使用联合分布函数的似然函数为最小,提供多传感器信息的最终融合值,融合信息与环境的一个先验模型提供整个环境的一个特征描述。
D-S证据推理是贝叶斯推理的扩充,其3个基本要点是:基本概率赋值函数、信任函数和似然函数。
D-S方法的推理结构是自上而下的,分三级。
第1级为目标合成,其作用是把来自独立传感器的观测结果合成为一个总的输出结果( ID) ;第2级为推断,其作用是获得传感器的观测结果并进行推断,将传感器观测结果扩展成目标报告。
这种推理的基础是:一定的传感器报告以某种可信度在逻辑上会产生可信的某些目标报告;第3级为更新,各种传感器一般都存在随机误差,所以,在时间上充分独立地来自同一传感器的一组连续报告比任何单一报告可靠。
因此,在推理和多传感器合成之前,要先组合(更新)传感器的观测数据。
人工智能方法对融合大量的传感器信息, 用以非线性和不确定的场合颇有优势。
可分为专家系统、神经网络和模糊逻辑。
专家系统是一种基于人工智能的计算机信息系统。
神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间自适应信息处理系统。
在多传感器系统中,各信息源提供的环境信息都具有一定程度的不确定性, 对这些不确定信息的融合过程实质上是一个不确定性推理过程。
神经网络可根据当前系统所接受的样本的相似性, 确定分类标准。
同时可以采用特定的学习算法来获取知识, 得到不确定性推理机制。
模糊逻辑是多值逻辑, 它允许将传感器信息融合过程中的不确定性直接表示在推理过程中。
由于模糊集表达了一个不确定概念, 应用模糊理论并结合其它手段, 如神经网络, 可以取得更好的融合结果。
表1 常用的数据融合方法比较5. 多传感器在机器人中的应用5.1在工业机器人中的应用在工业机器人中,除采用传统的位置、速度和加速度传感器外，装配、焊接机器人还应用了视觉、力觉和超声波等传感器。
表2给出了多传感器信息融合技术在工业机器人领域应用的典型实例。
表2 多传感器信息融合技术在工业机器人领域应用5.2 在机器手爪中的应用美国的Utah/MIT灵巧手、日本的ARH智能手爪以及我国的HIT/DLR机器人灵巧手、BH-3灵巧手都配有多种传感器，主要包括视觉传感器、接近觉传感器、力/力矩传感器、位姿/姿态传感器、速度/加速度传感器、温度传感器以及触觉/滑觉传感器等。
Bayes算法和D-S论据常用于机器人手爪的信息融合。
罗志增等人将这2种算法综合运用到一个装有6种传感器的机器手爪中，并进行了工件识别、抓取实验，正确率达96.7%。
美国的Luo在由PUMA 560机器手臂控制的夹持型手爪的平台上提出了基于视觉、接近觉、触觉、位置、力/力矩及滑觉等传感器信息融合新方法，整个过程分为3步：1）采集多传感器的原始数据，并用Fisher模型进行局部估计；2）对统一格式的传感器数据进行比较，发现可能存在误差的传感器，进行置信距离测试，从而建立距离矩阵和相关矩阵，得到最接近最一致的传感器数据；3）运用Bayes推理算法进行全局估计，融合多传感器数据，同时，对其他不确定的传感器数据进行误差检测，修正传感器的误差。
5.3 在移动机器人中的应用HILARE是第一个应用多传感器信息融合技术来构建未知环境实物模型的可移动机器人,其由法国LAAS实验室研制而成,该机器人配有16只超声波传感器、2只二维激光测距仪、1只视觉传感器和1只黑白相机。
超声波和视觉传感器用来产生一个被层次化坐标所分割的图，视觉和激光测距传感器用来感知环境中的三维区域格，并通过约束来提出无关的特征。
在此机器人上设定每只传感器的不确定性为高斯分布且所有传感器测量值的标准偏差相同，采用加权平均法作为系统信息融合的算法。
多传感器信息融合技术的运用使得HILARE机器人具有较强的环境适应能力，可在非结构环境中稳定的工作。
当前，信息融合技术在移动机器人中最成功的应用是美国的火星探测机器人Sojourner 。
该机器人是一个高度集成的多传感器平台,配有黑白和彩色成像系统数套。
其大量地使用了信息融合技术，利用融合后的信息，实现了自主导航、定位、土壤和岩石成分分析等操作。
对于Sojourner的状态估计,使用了里程表、速度传感器、加速度传感器、航向传感器、测距仪和立体CCD摄像机，融合算法运用了航位推测法和扩展卡尔曼滤波技术。