多传感器融合 Sensor Fusion

多传感器融合是把激光雷达、相机、IMU、超声波等多种传感器的数据，在时间和空间上对齐、合成一份统一的环境感知结果，再交给定位与避障算法使用。

它解决什么问题

单一传感器都有短板：激光雷达看不到玻璃门和地面低矮线缆，相机怕强光和逆光，IMU 只测运动、不感知环境。把它们融合起来，机器人才能在货架间隙、逆光玻璃门、地面线缆这类混合场景里稳定感知。

但融合不是简单“凑个数”：它要求多传感器标定外参一致、时间戳对齐，任何一个传感器漂移都会污染融合结果，反而不如一颗可靠的主传感器。

关键技术参数怎么看

标定外参：雷达与相机的相对位姿误差要控制在毫米/像素级，否则融合点云对不上。
时间同步：多传感器数据时间戳偏差要在毫秒级，高速运动时错位会被放大。
融合层级：数据级/特征级/决策级，越靠上层越鲁棒，但信息损失越多。
故障降级：单个传感器失效时，系统能否切到纯雷达或纯视觉继续运行。

常见误区

误区一：传感器越多越可靠。每多一个传感器就多一套标定和故障点；工程上往往是“一颗好雷达+必要补充”比四五种拼凑更稳。

误区二：融合等于精度叠加。误差会耦合放大，标定不准时融合结果还不如单颗雷达。

误区三：买来就能用。融合方案要针对具体场景重新标定和调参，不是开箱即稳。

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Tbot 全系以单颗 3D 多线激光雷达作为主感知，在多数室内场景省去复杂的多传感器融合；如需相机做识别，开放 ROS 接口供上层自行融合。完整参数见全系规格总表与 Tbot 平台。

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