多传感器数据融合（multi-sensor data fusion），工学-控制科学与工程-运动控制-机器人运动控制-机器人导航控制，对多个传感器的信息从不同角度（如空域、时域和频域等）进行分等级检测、关联、估计和综合，以获得对观测场景更为准确和完备理解的技术，是一种模拟人脑处理复杂问题的技术。通过对多个传感器的数据进行多方面、多层次和多级别的处理，产生出单个传感器所不能获得的更有意义的信息，为各种应用系统提供准确信息和决策依据。与单个传感器相比，运用多传感器数据融合技术能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，提高精度，扩展系统的时间、空间覆盖率，提升系统的智能性等。20世纪70年代由于军事应用需求产生的多传感器数据融合，已成为现代化高科技型战争不可或缺的重要技术之一。同时在复杂工业控制、机器人、自动目标识别、交通管制、海洋监测和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等民用领域也获得了广泛应用。多传感器数据融合属于多学科交叉领域，涵盖信号处理、信息论、统计估计、推理和人工智能，主要需要解决数据不完备性、相关性、冲突性和互质性等4个方面问题。