在传感器避障领域，使用单一的传感器测量的效果并不理想，在实际应用于中往往必须使用其他类型的传感器展开补偿，才能构建对周围环境的观测的最佳效果。当然，这就产生了多传感器信息的融合处置的问题，减小了信息处理的工作量和可玩性。
那么，除了这种传感器避障方法，还有很多的其他方法融合处置多种传感器信息，让全自律机器人构建极致避障，比如人工势场法避障控制法、模糊不清逻辑掌控避障控制法、人工神经网络避障控制法、栅格法避障控制法以及声波避障控制法等。 人工势场避障控制法 人工势场避障控制法，是一种比较简单又精致的作法，是另一种仿生学，仿物理学中电势和电场力的概念，创建机器人工作空间中的虚拟世界势场，按照虚拟世界势场力方向，构建局部路径规划。 通过结构目标位姿引力场和障碍物周围作用力场联合起到的人工势场，来搜寻势函数的上升方向，然后找寻无撞击路径。
听得一起很玄乎，但是早于早已有应用于产品了，Khatib曾应用于移动机器人的导航系统上。但是并没获得大规模应用于。 因为即使对于非常简单环境很有效地，但是都是在静态的研究中得出结论的，而没考虑到障碍物的速度和加速度的影响，所以在动态避障掌控中，人工势场法避障掌控不是很理想。
因为在简单的多障碍环境中，不合理的势场数学方程更容易产生局部极值点，造成机器人并未抵达目标就暂停运动，或者产生波动、转动等现象。 另外，传统的人工势场法侧重获得一条需要避障的不切实际路径，还没研究出有什么拟合路径。 模糊不清逻辑掌控避障法 模糊不清逻辑掌控避障法经常出现得并不晚，1965年美国的一位教授就明确提出过模糊不清逻辑的概念。
1974年，英国伦敦大学一位教授利用模糊控制语句构成的模糊不清控制器掌控锅炉和气轮机的运营获得成功，开始将模糊数学应用于自动控制领域，还包括机器人领域。 由于不用创立可分析的环境模型，目前模糊不清逻辑方法在解决问题机器人避免障碍物问题上己经有了大量的研究工作。另一个独有优点也让用专家科学知识调整规则沦为有可能，因为规则库的每条规则具备具体的物理意义。
在模糊不清逻辑掌控避障法中，模糊控制规则是模糊控制的核心。当前研究工作的新趋势之一是它的大增本质，特别是在模糊控制规则的自动分解方面，即连同自动模糊不清数据提供，给与算法在线模糊不清规则学习能力，数据提供和规则分解皆自动继续执行。 人工神经网络避障控制法 人工神经网络是由许多单元（又称神经元），按照一定的流形结构相互连接而出的一种具备并行计算能力的网络系统，它具备较强的非线性数值能力和多输出多输入同时处置的能力。
用在机器人上，就是通过仿真人脑神经网络处置信息的方式，从另一个研究角度来提供具备人脑那样的信息处理能力。 对于智能机器人来说，使用人工神经网络展开信息融合有一个仅次于优势，才可大规模地并行处理和分布式信息存储，具备较好的自适应、自组织性，以及很强的自学功能、误解功能和容错功能，相似人脑的信息处理模式。
栅格法避障控制法 这归属于用启发式算法在单元中搜寻安全性路径。彰显每个栅格一个通行因子后，路径规划问题就变为在栅格网上谋求两个栅格节点间的拟合路径问题。
搜寻过程多使用四叉树或八叉树回应工作空间。 栅格法以基本元素为大于栅格粒度，将地图展开栅格区分，比如基本元素坐落于自由区给定为0，处在障碍物区或包括障碍物区为1，直到每个区域中所包括的基本单元仅有为0或全为1，这样在计算机中就较更容易创建一幅可用作路径规划的地图。 栅格粒度就越小，障碍物的回应不会就越准确，也就更佳避障。但往往不会闲置大量的储存空间，而且算法也将按指数减少。
声波避障控制法 声波避障不道德需要动态监测长距离超声波传感器，为机器人搜寻广阔路径。当机器人离障碍物还有一定距离时，超声波传感器就需要检测到涉及信息，并据此掌控机器人离开了。
然而，超声波传感器对十分相似的物体不会观测将近，这个距离称作物理观测盲区。在刚升空信号的时候，回到信号的阈值不会被原作得很高以避免升空波必要启动时接收器，因此如果检测的距离很短、阈值没上升，回到信号早已抵达接收器，这时接收器不会指出这个回到信号是刚刚收到的信号从而拒绝接受接管，使超声波传感器构成一个观测盲区，不了对近距离物体观测。 另一个缺失是，如果在一个较为小的弯道角度上加装有光滑的表面，该表面需要将声纳波束向前光线，而不是光线返机器人。在这种情况下，由于没脉冲回到，传感器就不会产生一次漏报，机器人也不会因此指出在自己行驶的路径上没障碍物不存在。
此时，声波避障不道德无法以求启动时，也就无法避障。 激光雷达避障控制法 近年来，激光雷达在移动机器人导航系统中的应用于日益激增。
这主要是由于基于激光的距离测量技术具备很多优点，尤其是其具备较高的精度。 激光雷达与其它距离传感器比起，需要同时考虑到精度拒绝和速度拒绝，这一点尤其限于于移动机器人领域。此外，激光雷达不仅可以在有环境光的情况下工作，也可以在黑暗中工作，而且在黑暗中测量效果更佳。
不过，该传感器也有一些适当的缺点，比如加装精度拒绝低、价格较为便宜等。
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