本研究提出了一种可用性感知传感器融合方法（ASF），旨在克服自主驾驶中传感器可用性假设的局限性。ASF通过统一典范投影和跨传感器注意力，在各种天气和传感器降级条件下显著提升了目标检测性能。

本研究探讨了数字孪生技术中数据传感器融合的应用，强调其在新冠疫情期间提升家庭环境能力的重要性。结果表明，传感器融合显著提高了模型的准确性和可靠性。

本研究提出了基于Transformer的LiDAR-Inertial融合的odom估计框架，解决传感器融合中的挑战性问题。多注意力融合模块展示了多种融合策略，并使用通用的可视化方法说明基于Transformer的多模态交互学习过程。在KITTI数据集上评估结果表明TransFusionOdom性能更好。

该文介绍了一种基于惩罚的模仿学习方法，采用交叉语义生成传感器融合技术提高自动驾驶性能，测试结果显示相对基准模型有显著增强，同时对抗性攻击鲁棒性更高。