多传感器数据融合的优缺点是什么

多传感器数据融合能显著提升系统可靠性，减少单一传感器失效带来的风险。工业机器人通过结合视觉、力觉和位置传感器，实现精准抓取和装配，错误率降低70%以上。智能交通系统整合摄像头、雷达和地磁感应器，车辆识别准确度提高至98%，大幅减少交通事故。医疗影像融合CT、MRI和超声数据，病灶检出率提升40%，帮助医生制定更精准治疗方案。这种技术还大幅降低系统成本，多个廉价传感器组合效果优于单一高端传感器。

多传感器数据融合面临技术挑战，系统复杂度随传感器数量呈指数级增长。数据处理延迟增加，实时性要求高的场景如自动驾驶可能面临决策滞后问题。不同传感器数据格式和采样率差异大，标准化难度高。系统维护成本增加，传感器校准和故障排查需要专业技术支持。信息安全风险上升，多通道数据传输增加被攻击面。传感器间的电磁干扰问题在工业环境中尤为突出，影响数据质量。