传统导航系统主要依赖GNSS进行定位，但随着复杂环境需求不断增加，仅依靠卫星信号已经难以满足稳定导航要求。因此，多传感器融合技术逐渐成为现代组合导航的重要发展方向。
所谓多传感器融合，是指系统同时接入多个信息源，例如GNSS、IMU、里程计、视觉相机以及激光雷达等，并通过算法进行统一融合计算。
其中，IMU负责提供高频运动数据，GNSS提供长期绝对定位，而视觉与激光雷达则能够在复杂环境中补充环境感知能力。
这种融合方式最大的优势，在于不同传感器能够相互补偿。例如当GNSS信号受到遮挡时，惯性导航仍可短时间维持定位；而当惯导产生累计漂移时，GNSS又能够重新校正误差。
现代融合算法通常采用扩展卡尔曼滤波、自适应融合以及误差状态建模等方法，以提高整体稳定性。
在无人车与智能机器人领域，多传感器融合已经成为实现高可靠自主导航的重要基础。而在复杂工业环境中，融合系统还能够提升抗干扰能力与环境适应能力。
未来，组合导航系统将不仅仅是“定位设备”，而会逐渐发展为智能运动感知平台。
