机器系统的多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion，MSIF)过程是利用计算机等数据处理装置将来自多种传感器的信息在一定的准则下加以自动分析和综合，产生对观测事物的一致性认知和决策的信息处理过程。

在采用了多传感器信息融合技术的机器感知系统中，多传感器信息如同人体的多感受器信息，计算机等数据处理装置相当于人类大脑，科技人员开发的各种信息融合模型和算法则可以类比为人脑进行信息融合是所依据的经验、知识和思路。可以看出，机器系统的多传感器信息融合与人脑对多感受器信息的综合处理十分相似，实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。

与单传感器相比，多传感器信息融合的优势在于，能够综合利用多种信息源的不同特点，多方位地获得相关事物的信息，增强数据的可信度，提高整个系统的可靠性和精度，以实现对该事物更全面、更深入的理解，避免由于盲人摸象式的片面认知而做出错误决策。

运用多传感器信息融合技术能够大大提高人类对复杂事物的认知能力，因而在军事、智能制造、工业机器人、医疗、交通、目标识别与跟踪、故障诊断等众多领域获得广泛应用。

以无人车的智能驾驶系统为例，为了确保无人车的安全驾驶，需要对复杂的行驶路况环境进行实时探测和快速准确的识别。利用有效的多传感器信息融合技术，通过整合激光雷达、毫米波雷达、视觉等多传感器信息，就能实现对环境信息的可靠感知，提升无人车在复杂环境下对环境探测与识别的准确性。