自主搭建了基于TI DSP的多传感器融合测试平台，将IMU、轮式里程计与2D激光雷达数据通过扩展卡尔曼滤波进行松耦合，在嵌入式端实现了机器人位姿的实时估计，显著降低了单一传感器失效时的定位发散风险。

将融合后的里程信息通过CAN总线实时分发至DSP运动控制核心，并设计了一种基于信任度的传感器切换策略，在多次室内实测中，高动态场景下的定位误差比纯视觉方案降低了约30%。