多传感器校准是指通过特定算法和物理标定手段，使多个传感器（如摄像头、激光雷达、IMU等）在时间和空间坐标系上达成精确对齐的过程。其核心在于消除传感器间的系统误差，包括时间戳同步偏差、坐标系转换误差以及测量尺度不一致等问题，从而确保不同传感器采集的数据能够在统一的参考系下进行融合与分析。对于依赖多模态感知的具身智能系统而言，校准精度直接决定了环境建模的可靠性和决策的准确性。
在实际产品开发中，多传感器校准技术是自动驾驶、服务机器人等领域的核心技术瓶颈之一。例如自动驾驶车辆需要将毫米波雷达的测距数据与视觉传感器的语义信息融合，若校准存在0.1度的角度偏差，在100米距离处就会产生17厘米的位置误差。当前主流方案采用标定板辅助的离线校准与自然特征点匹配的在线校准相结合，其中激光雷达与摄像机的联合标定已能实现毫米级精度。随着神经网络在特征提取方面的突破，基于深度学习的自适应校准方法正成为新的研究方向。