用途：为自动驾驶与机器人系统规划多传感器感知融合方案，明确传感器角色、更新频率、延迟预算与世界模型接口，并处理标定、同步、坐标系、关联、估计与跟踪等环节。
主要能力：定义融合架构与边界；建立传感器测量方程、偏置漂移、离群与检测概率模型；规划内参/外参、手眼、IMU-车辆、LiDAR-相机、雷达轴对准等标定与验证；设计PTP、硬件触发、逐传感器时间戳与插值/外推策略；管理静态/动态TF树、杆臂与地球固定/机体/传感器坐标系；设计门控（马氏距离、IoU、学习式）与分配（匈牙利、JPDA、MHT概念）；选择EKF/UKF/IMM或因子图SLAM/跟踪模式；实现多目标跟踪的出生死亡、滑行、合并分裂、ID切换与航迹质量评分；集成LiDAR、相机、雷达、IMU、GNSS并权衡早/晚/航迹级融合；表达协方差一致性、熵与信念层；用NEES、位置/速度RMSE、关联纯度、连续性、延迟与场景套件评估；规划SIL、日志同步、传感器模型、回归门与可复现数据集。
使用方式：按核心工作流推进——先界定融合边界，再做标定、同步与坐标系，随后进行估计、状态与不确定性设计，接着做关联与跟踪，再选择多传感器融合模式，最后做评估、仿真与指标。各主题可加载对应参考文件，如references/sensor_fusion_scope.md、references/calibration_sync_and_frames.md、references/estimation_filters_and_state.md、references/multi_sensor_association_tracking.md、references/lidar_camera_radar_fusion.md、references/evaluation_simulation_and_metrics.md。
适用场景：需要多传感器感知融合的自动驾驶、机器人系统，以及涉及标定、同步、跟踪与融合评估的工程任务。
限制：不适用于完整自主栈（行为树、规则、任务中止、HITL策略等）、裸机MCU固件与驱动、PLC/DCS控制应用、HIL安全测试、对抗性ML鲁棒性、无感知约束的通用后端云API，以及不负责跟踪融合的纯SLAM建图产品；这些应转交相应技能。具体实现细节、代码与安装命令暂未提供。