多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，从而产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不但是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。对传感器主要性能的基本理解能够帮助开发人员迅速缩小他们的查找范围，找到合适的传感器。河南教育传感器
多传感器的机器人避障系统中，各信息源提供的环境信息都具有一定程度的不确定性。另外，由于传感器数量较多，且多为非线性，要进行很好的全局优化和控制，处理量大。面对离散数据多、关联度大、输入信息不可线性化且要求融合结果可靠性高等特点，传统的数据融合方法（加权平均法、贝叶斯估计法、Dempster-Shafer证据推理方法等）不能很好地满足要求。对于多关节机器人避障系统而言，通常采用卡尔曼滤波法、产生式规则、模糊逻辑人工神经网络法，可以得到关于环境更加可靠、统一、精确的描述，便于判断与决策。浙江果园雷达传感器传感器的选择好坏直接关系到多关节机器人采集周围环境信息量的多少。
压力传感器在液压系统中主要是来完成力的闭环控制。当控制阀芯突然移动时，在极短的时间内会形成几倍于系统工作压力的尖峰压力。在典型的行走机械和工业液压中，如果设计时没有考虑到这样的极端工况，任何压力传感器很快就会被破坏。需要使用抗冲击的压力传感器，压力传感器实现抗冲击主要有2种方法，一种是换应变式芯片，另一种方法是外接盘管，一般在液压系统中采用第一种方法，主要是因为安装方便。此外还有一个原因是压力传感器还要承受来自液压泵不间断的压力脉动。
由于机器人避障系统具有线性动力学模型，且系统噪声和传感器噪声是高斯分布的白噪声模型，卡尔曼滤波为融合多传感器数据提供一个统计意义下的较优估计。应用到机器人避障系统的多传感器信息处理中，国内外学者经常选用的是联合式卡尔曼滤波法，其基本思想是采用一组并行运行的滤波器模块，每一个模块只处理某一个特定传感器的信息。另外，还采用了一个“主滤波器”对来自所有局部滤波器的信息进行融合。这种结构明显的优势在于：计算量平均分布在各个并行滤波器中，主滤波器的计算负担不大；具备了多种冗余信息，可以通过适当的重构算法设计提供强容错能力。视觉传感器在智能网联汽车上的应用是以摄像头方式出现的。
视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。部分视觉传感器能够捕获130万像素，因此，无论距离目标数米或数厘米远，传感器都能“看到”十分细腻的目标图像。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。例如，若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件，则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件，或者螺栓未对准的部件。此外，无论该机器部件位于视场中的哪个位置，无论该部件是否在360度范围内旋转，视觉传感器都能做出判断。分辨率是指传感器可感受到的被测量的较小变化的能力。河南教育传感器
触觉传感器是用于机器人中模仿触觉功能的传感器。河南教育传感器
视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的较原始图像。光电传感器包含一个光传感元件，而视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。河南教育传感器
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