Matlab 科技专讲之《理解传感器融合与目标跟踪》，该视频专讲包括5个视频，以及对应的英文字幕。（1）什么是传感器融合；（2）融合磁力计、加速度计和陀螺仪来估计姿态；（3）融合GPS和IMU来估计位姿；（4）使用IMM滤波器来跟踪单个目标；（5）如何同步跟踪多个目标

人工智人-家居设计-多传感器融合智能检测机器人的研究及应用.pdf

多传感器融合是一项结合多传感器数据的综合性前沿内容，主要包括Camera、激光雷达、IMU、毫米波雷达等传感器的融合，在自动驾驶、移动机器人的感知和定位领域中占有非常重要的地位；

随着机器人技术的不断发展，机器人的应用领域和功能有了极大的拓展和提高。智能化已成为机器人技术的发展趋势，而传感器技术则是实现机器人智能化的基础之一。由于单一传感器获得的信息非常有限，而且，还要受到自身品质和性能的影响，因此，智能机器人通常配有数量众多的不同类型的传感器，以满足探测和数据采集的需要。若对各传感器采集的信息进行单独、孤立地处理，不仅会导致信息处理工作量的增加，而且，割断了各传感器信息间的内在联系，丢失了信息经有机组合后可能蕴含的有关环境特征，造成信息资源的浪费，甚至可能导致决策失误。为了解决上述问题人们提出了多传感器融合技术（multi-sensorfusion）。 　

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，最终产生对观测环境的一致性解释。

无人驾驶中，IMU与GPS如何融合，位姿如何解算

shenlan学院renqian老师的课程-多传感器融合

本文的多传感器融合是建立在读懂《Quaternionkinematicsfortheerror-stateKalman?lter》基础上的，是一种相机和IMU融合的理论，里面讲解了IMU的误差状态运动方程构建。误差状态四元数，是有开源的程序的，但是它是集成在rtslam里面的，不方便提取出来使用。但还有另外一个开源的程序，ETH的MSF，可以比较方便地用在自己的工程里面，并且它的理论与误差状态四元数很接近，稍微有点不同，所以MSF开源程序就成了一个不错的选择。所以本人研究了ETH的两篇文章：《VisionBasedNavigationforMicroHelicopters》和《ARobusta

多传感器融合处理，课件记录。

Sensor fusion and tracking users guide.pdf