由于单一传感器信号难以保证输入信息的准确性和可靠性，不能满足控制系统获取环境的信息和系统的决策能力，传感器融合技术就在控制系统上获得了广泛的应用。利用传感器融合技术，可以提高测量的性能，增加操作的稳定性，增强系统的可靠性，保证系统信息的快速性和正确性。传感器融合技术是许多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿技术领域。本课题主要针对基于投票方式的模板法传感器融合策略进行研究，传感器融合策略应用在两个对象上，一个是移动机器人听觉系统，另一个是智能假肢肌电信号分析。　　 本文的研究内容如下：　　 1.基于传感器融合的机器人听觉定位设计通过模拟人耳听觉系统建立了下面的声源定位模型：该模型由声音传感器模块、预处理模块、定位模块三部分组成。课题用到的声音传感器为驻极体麦克风，麦克风用于接收声音信号；预处理模块主要对声音信号进行放大；定位模块主要通过声音到达时间差、声级差和过声级阈值时差原理以及投票方式模板法进行定位，最后判断出真实声源的位置。　　 2.基于传感器融合的肌电信号模式识别使用具有记忆、波形分析功能和实时交互处理的智能肌电测量仪，对残疾人的表面肌电信号进行采集，并对采集到的残疾人肌电信号进行预处理与特征提取，同时，用投票方式的模板法进行有关肌电信号的运动模式识别，实验表明这种方法有较好的识别效果。