里程计就是用传感器数据算出机器人在地面走过的距离。比如手机导航，先看手机朝哪个方向，同时看步数传感器，再结合GPS，这样走错路就能马上调整。轮子转的圈数乘以轮子周长，或者激光测距仪扫出来的距离，都是算距离的方法。如果只靠一个传感器，容易出错，比如轮子卡住就测不准，所以得用多个传感器互相检查数据。比如用轮子转数加IMU（测手机摇晃的传感器），再结合激光雷达测实际距离，这样就算轮子卡住也能修正。

为什么得这样设计呢？因为单一传感器都有局限。比如轮式里程计在室内导航精度能达到95%，但遇到障碍物轮子打滑就完全不准。激光雷达虽然室外精度高到99%，但成本贵十倍。数据融合就像多个老师考试，综合成绩更可靠。比如用卡尔曼滤波算法，把轮子转数、IMU数据、激光测距加权平均，结果误差能降到0.5厘米每米。实验数据显示，融合三种传感器后，100米路径误差从3米降到15厘米。手机导航用四传感器融合时，连续三天定位误差不超过2米。所以必须同时用多种传感器，互相监督纠错，才能让机器人走得更准。