网络系统控制研究小组的Christian Brommer、Alessandro Fornasier、Jan Steinbrener和Stephan Weiss开发出一种新的机器人传感器集成方法，相关成果已发表于《IEEE 机器人学报》。

现代机器人系统，如无人机、自动驾驶汽车等，依赖摄像头、加速度计、GPS模块等多种传感器。此前，这些传感器的正确集成需专业知识与耗时校准。而此次研究团队开发的新方法，允许机器人依据类型自动识别新添加的传感器，精准估计其位置与方向，并顺利集成到现有导航系统中。

Brommer介绍，如今无需知晓所用传感器类型，无论是GPS、磁力计/指南针还是速度计，数据都能直接传递给算法，自动识别传感器型号。不过，研究人员仍需进行一些操作以实现识别，例如在实验室将设备握在手中，或在四轴飞行器飞行、驾驶汽车时操作，相关操作在论文中也有演示。

开源项目平台GitHub数据显示，已有超14,000个开发人员使用关键词“传感器模型集成”的请求记录，这凸显了该新方法的必要性。Brommer表示，此项工作致力于让传感器与过滤器等定位解决方案的集成更便捷、快速且强大。

更多信息： Christian Brommer 等，《通过同步模型选择和状态变量确定进行传感器模型识别》，IEEE 机器人学报(2025)。