传感器噪声是指传感器在测量物理量时，输出信号中存在的非期望随机波动。这种噪声源于传感器内部电子元件的热扰动、环境干扰或信号转换过程中的随机误差，表现为测量值与真实值之间的随机偏差。从信号处理角度看，噪声会降低信号的信噪比（SNR），其特性通常用统计方法描述，如高斯白噪声具有零均值且功率谱密度均匀分布的特征。值得注意的是，传感器噪声与系统误差不同，后者是可通过校准消除的确定性偏差。
在具身智能产品开发中，传感器噪声直接影响环境感知的准确性。例如服务机器人的激光雷达若存在角度噪声，会导致建图出现「重影」；智能穿戴设备的加速度计噪声则可能产生错误步数计数。工程师常采用硬件滤波电路、卡尔曼滤波算法或深度学习降噪模型进行抑制，其中基于时序建模的LSTM网络对非平稳噪声处理效果显著。近期MIT的研究表明，通过传感器融合技术将多模态数据互补，可有效提升噪声环境下的鲁棒性（参见《Science Robotics》2023年第8期相关论文）。