多傳感器信息融合（Multi-sensor Information Fusion,MSIF），就是利用計算機技術將來自多傳感器或多源的信息和數據，在一定的准則下加以自動分析和綜合，以完成所需要的決策和估計而進行的信息處理過程。
一、多傳感器融合幾個概念
硬件同步、硬同步：使用同一種硬件同時發布觸發采集命令，實現各傳感器采集、測量的時間同步。做到同一時刻采集相同的信息。
軟件同步：時間同步、空間同步。
時間同步、時間戳同步、軟同步：通過統一的主機給各個傳感器提供基准時間，各傳感器根據已經校准后的各自時間為各自獨立采集的數據加上時間戳信息，可以做到所有傳感器時間戳同步，但由於各個傳感器各自采集周期相互獨立，無法保證同一時刻采集相同的信息。
空間同步： 將不同傳感器坐標系的測量值轉換到同一個坐標系中，其中激光傳感器在高速移動的情況下需要考慮當前速度下的幀內位移校准。
二、基本原理
多傳感器融合基本原理就像人腦綜合處理信息的過程一樣，將各種傳感器進行多層次、多空間的信息互補和優化組合處理，最終產生對觀測環境的一致性解釋。在這個過程中要充分利用多源數據進行合理支配與使用，而信息融合的最終目標則是基於各傳感器獲得的分離觀測信息，通過對信息多級別、多方面組合導出更多有用信息。這不僅是利用了多個傳感器相互協同操作的優勢，而且也綜合處理了其它信息源的數據來提高整個傳感器系統的智能化。
具體來講，多傳感器數據融合原理如下：
（1）多個不同類型傳感器（有源或無源）收集觀測目標的數據；
（2）對傳感器的輸出數據（離散或連續的時間函數數據、輸出矢量、成像數據或一個直接的屬性說明）進行特征提取的變換，提取代表觀測數據的特征矢量Yi；
（3）對特征矢量Yi進行模式識別處理（如聚類算法、自適應神經網絡或其他能將特征矢量Yi變換成目標屬性判決的統計模式識別法等），完成各傳感器關於目標的說明；
（4）將各傳感器關於目標的說明數據按同一目標進行分組，即關聯；
（5）利用融合算法將目標的各傳感器數據進行合成，得到該目標的一致性解釋與描述。
三、多傳感器的前融合與后融合技術
1.后融合算法：
每個傳感器各自獨立處理生成的目標數據。
每個傳感器都有自己獨立的感知，比如激光雷達有激光雷達的感知，攝像頭有攝像頭的感知，毫米波雷達也會做出自己的感知。
當所有傳感器完成目標數據生成后，再由主處理器進行數據融合。
2.前融合算法：
只有一個感知的算法。對融合后的多維綜合數據進行感知。
在原始層把數據都融合在一起，融合好的數據就好比是一個Super傳感器，而且這個傳感器不僅有能力可以看到紅外線，還有能力可以看到攝像頭或者RGB，也有能力看到LiDAR的三維信息，就好比是一雙超級眼睛。在這雙超級眼睛上面，開發自己的感知算法，最后會輸出一個結果層的物體。
四、融合算法
對於多傳感器系統而言，信息具有多樣性和復雜性，因此對信息融合算法的基本要求是具有魯棒性和並行處理能力。其他要求還有算法的運算速度和精度；與前續預處理系統和后續信息識別系統的接口性能；與不同技術和方法的協調能力；對信息樣本的要求等。一般情況下，基於非線性的數學方法，如果具有容錯性、自適應性、聯想記憶和並行處理能力，則都可以用來作為融合方法。
多傳感器數據融合的常用方法基本上可分為兩大類：隨機類和人工智能類。
1． 隨機類
（1）加權平均法
信號級融合方法最簡單直觀的方法是加權平均法，將一組傳感器提供的冗余信息進行加權平均，結果作為融合值。該方法是一種直接對數據源進行操作的方法。
（2）卡爾曼濾波法
主要用於融合低層次實時動態多傳感器冗余數據。該方法用測量模型的統計特性遞推，決定統計意義下的最優融合和數據估計。如果系統具有線性動力學模型，且系統與傳感器的誤差符合高斯白噪聲模型，則卡爾曼濾波將為融合數據提供唯一統計意義下的最優估計。
卡爾曼濾波的遞推特性使系統處理無需大量的數據存儲和計算。但是采用單一的卡爾曼濾波器對多傳感器組合系統進行數據統計時，存在很多嚴重問題，例如：① 在組合信息大量冗余情況下，計算量將以濾波器維數的三次方劇增，實時性難以滿足。② 傳感器子系統的增加使故障概率增加，在某一系統出現故障而沒有來得及被檢測出時，故障會污染整個系統，使可靠性降低。
（3）多貝葉斯估計法
將每一個傳感器作為一個貝葉斯估計，把各單獨物體的關聯概率分布合成一個聯合的后驗概率分布函數，通過使聯合分布函數的似然函數為最小，提供多傳感器信息的最終融合值，融合信息與環境的一個先驗模型以提供整個環境的一個特征描述。
（4）D-S證據推理法
該方法是貝葉斯推理的擴充，包含3個基本要點：基本概率賦值函數、信任函數和似然函數。
D-S方法的推理結構是自上而下的，分為三級：第一級為目標合成，其作用是把來自獨立傳感器的觀測結果合成為一個總的輸出結果（ID）；第二級為推斷，其作用是獲得傳感器的觀測結果並進行推斷，將傳感器觀測結果擴展成目標報告。這種推理的基礎是：一定的傳感器報告以某種可信度在邏輯上會產生可信的某些目標報告；第三級為更新，各傳感器一般都存在隨機誤差，因此在時間上充分獨立地來自同一傳感器的一組連續報告比任何單一報告更加可靠。所以在推理和多傳感器合成之前，要先組合（更新）傳感器的觀測數據。
（5）產生式規則
采用符號表示目標特征和相應傳感器信息之間的聯系，與每一個規則相聯系的置信因子表示它的不確定性程度。當在同一個邏輯推理過程中，2個或多個規則形成一個聯合規則時，可以產生融合。應用產生式規則進行融合的主要問題是每個規則置信因子的定義與系統中其他規則的置信因子相關，如果系統中引入新的傳感器，需要加入相應的附加規則。
2. AI類
（1）模糊邏輯推理
模糊邏輯是多值邏輯，通過指定一個0到1之間的實數表示真實度（相當於隱含算子的前提），允許將多個傳感器信息融合過程中的不確定性直接表示在推理過程中。如果采用某種系統化的方法對融合過程中的不確定性進行推理建模，則可以產生一致性模糊推理。
與概率統計方法相比，邏輯推理存在許多優點，它在一定程度上克服了概率論所面臨的問題，對信息的表示和處理更加接近人類的思維方式，一般比較適合於在高層次上的應用（如決策）。但是邏輯推理本身還不夠成熟和系統化。此外由於邏輯推理對信息的描述存在很多的主觀因素，所以信息的表示和處理缺乏客觀性。
模糊集合理論對於數據融合的實際價值在於它外延到模糊邏輯，模糊邏輯是一種多值邏輯，隸屬度可視為一個數據真值的不精確表示。在MSF過程中，存在的不確定性可以直接用模糊邏輯表示，然后使用多值邏輯推理，根據模糊集合理論的各種演算對各種命題進行合並，進而實現數據融合。
（2）人工神經網絡法
神經網絡具有很強的容錯性以及自學習、自組織及自適應能力，能夠模擬復雜的非線性映射。神經網絡的這些特性和強大的非線性處理能力，恰好滿足多傳感器數據融合技術處理的要求。在多傳感器系統中，各信息源所提供的環境信息都具有一定程度的不確定性，對這些不確定信息的融合過程實際上是一個不確定性推理過程。神經網絡根據當前系統所接受的樣本相似性確定分類標准，這種確定方法主要表現在網絡的權值分布上，同時可以采用學習算法來獲取知識，得到不確定性推理機制。利用神經網絡的信號處理能力和自動推理功能，即實現了多傳感器數據融合。