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传感器融合是利用全球导航卫星系统（GNSS）接收器、卡尔曼滤波器和其他选项，将来自多个传感器的数据结合起来，就位置和动量达成共识，从而减少自主导航和机器人系统中的不确定性和误差。这些传感器融合校正对于提高精度非常必要，尤其是在数据干扰很强的情况下。如果不能提供这样的校正，就会导致系统读取的位置信息毫无价值，导航方向也不够准确。以下是一些行之有效的修正策略，可在实际应用中提高传感器融合系统的精度和实用性。
在大多数情况下，导航系统已经安装了 GPS，在某些情况下，还需要安装两个 GPS。为什么要在漫游车或自主系统中增加另一个 GPS？一般来说，增加第二个 GPS 设备可以为传感器融合数据提供更多信息。这可以对从其他传感器获得的信息进行交叉检查和验证，并提高传感器融合数据的准确性，在很大程度上减少误差。
建立冗余可使采用自主导航的机器人和系统收集更多数据，并在确定系统位置时达到更高的精确度，这对实际场景中的车辆和其他系统至关重要。额外的全球定位系统组成一个全球导航卫星系统接收器，通常可以识别位置标绘中的大误差，否则可能会在很大程度上影响机器人和自主漫游车的性能。
通过多种传感器和传感器类型计算运动中物体的位移，是实现自主导航精确传感器融合校正的绝佳方法。利用数学算法对位移数据进行比较和过滤，从而根据方向、速度和加速度确定位置。生成的这些数据可用于验证包括 GPS 在内的其他传感器提供的信息。
通过将这些软件解决方案添加到导航硬件系统中，可以更精确地获取定位数据。一般来说，导航自主性是通过比较来自各种传感器和工具的信息来确定的。位移计算器可帮助评估哪些相互竞争的传感器读数最有可能准确可靠。
以卡尔曼滤波作为提高自主导航和其他应用准确性的一种手段的基本原理。卡尔曼滤波可以被视为 "一种结合未知值的近似值以产生更好近似值的方法"。换句话说，卡尔曼滤波器可以 "清理 "和平滑来自多个传感器的原始位置数据，从而更清晰地了解车辆的位置。
卡尔曼滤波器是修正传感器融合数据的最有效方法之一。从本质上讲，通过比较笔记，这些滤波器可以消除离群数据，为漫游车和自动驾驶车辆提供更准确的读数，就像 "低通 "或 "高通 "滤波器清理麦克风的音频输入一样。卡尔曼滤波器和其他用于传感器融合修正和调整的滤波器。
为避免产生无价值的传感器融合数据，一种常见的方法是在混合过程中添加更多传感器。虽然从理论上讲，这可能是一个好主意，但如果没有一个明确的计划来将传感器与其他传感器协调一致地集成在一起，那么增加传感器可能会是一个很大的错误。对于惯性测量单元（IMU）来说尤其如此。购买 IMU 传感器可能会让您损失金钱，却无法显著提高精度。了解增加更多传感器对处理时间和精度的影响是绝对必要的，这样才能确保您不会浪费金钱却得不到任何回报。
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