激光雷達作為自動駕駛和機器人等領域中的重要傳感器，一直扮演著“眼睛”的角色，360°掃描周圍環境，構建釐米級別高精度地圖，為後續避障導航做輔助。
但如果僅使用激光雷達作為唯一的避障傳感器，則難以對玻璃、鏡子等投射或者反射光信號的物體進行檢測，此外單線束的激光雷達也難以檢測出不同高度的障礙物信息。所以，多傳感器融合是大勢所趨。
幾種常見的傳感器
目前較為常見的組合是採用激光雷達、深度相機外加超聲波等傳感器的方式來進行融合避障導航：
但，是不是機器人產品上安裝的傳感器越多，就越能有效檢測障礙物並規避呢？
理論上，機器人上安裝的傳感器種類和數量越多，導航定位系統就越能有效的檢測出環境中的風險和障礙物。但實際情況中，額外的傳感器並非多多益善。除了成本因素外，不合理的傳感器組合將可能導致相互干擾的發生。此外，每種傳感器的誤差和噪音模型存在區別。比如超聲波傳感器的測距精度和檢出障礙物的方位精度遠低於激光雷達。
如何在不同傳感器之間進行融合，提取出更加符合現實情況的檢測數據，採用何種傳感器用於自主定位導航是一直是業內討論的重點。一般來說，傳感器的選擇受制於如下因素：
與使用環境的適用性
每種傳感器均有其特定工作指標，如激光雷達而言，最大測量半徑是衡量其性能的關鍵指標之一。如果將一個探測半徑最大是10米的激光雷達應用在工作於非常空曠的廠房的機器人中或許就是不合適的。同樣，如果機器人要求在黑暗環境中工作，配備了只能接受可見光的視覺成像傳感器也是不合適的。
產品形態
機器人產品本身的造型、運動特性也會制約傳感器選擇。比如一些仿人的教育機器人，本身形態就比較小巧可愛，如果將一個體積佔比較大的雷達放置其中，顯然影響整體美觀。
成本
當選用的傳感器可以很好的滿足上述指標後，成本就是決定其是否能最終選用的衡量因素。實際上這也是目前制約導航定位技術普及的核心因素。歷史上，由於激光雷達傳統上高昂的成本，導致無法最終在實際產品中使用。因此，近些年低成本激光雷達產品的研發成為了行業內的一大趨勢。另一方面，僅依靠視覺傳感器的導航方案也是目前學術界的一大研究熱點，其背後能有效的降低傳感器成本也是推動因素之一。
所以，在正確融合傳感器數據之後，將會更好的解決定位導航帶來的技術難題，不過，還有更多的問題需要不斷的解決。而在目前的條件下，如何合理利用現有技術，揚長避短，在產品落地和技術不完備中找到平衡點，是目前自主定位導航產業界共同面臨的考驗。
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