现代自动化技术中，检测技术的发展日新月异，传感器的不断升级和数据处理技术的革新，使自动化的智能性不断提升。
很多场合中，单一的传感器不能满足或完全满足生产需要。在设备中的某些关键位置，很多时候需要多传感器系统。多传感器系统相比单传感器而言具有其自身的很多优势，在工业中已经广泛使用该技术。
多传感器融合指充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析综合、支配和使用，使得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信念。
这里，我们不讨论融合技术中所涉及的计算机算法问题，因为目前工业领域所涉及的算法多种多样，主要以卡尔曼法、贝叶斯法、D-S法和人工神经智能法为最经典的方法。当然在军事领域中，算法更加多样。我们针对多传感器融合技术，只讨论一下常见的硬件应用问题。
多传感器的优点
增加可靠度：比一个传感器确认一个目标的可靠度更高
减少模糊度：由多个传感器结合而得到的信息，对观测目标假定的信息要大大减少
改善检测效果：针对同一对象所建立的多传感器系统，相比单传感器而言，抗噪声的能力大大提升。
增加鲁棒性：当其他传感器失灵、不起作用或失效时，即使有一个可以工作，依然可以获得检测信息。
减少成本：多个“普通”的传感器在一起时，可以达到和一个高精度、高可靠性传感器一样的检测结果，而成本大大降低。
多传感器的应用领域
军事：智能武器
车辆指引
遥控侦查
战场侦查
自动化的威胁识别系统
非军事：自动化加工系统的检测
复杂机械系统的维护
机器人技术
医疗设备应用
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