为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
多传感器数据融合是充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，对按时间序列获得的观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的数据。为了提高无人机速率与位置的估算精度，本文将GPS、IMU、光流传感器等多种传感器数据进行数据融合，同时使用同时使用扩展卡尔曼滤波和互补滤波融合算法进行后期数据处理，从而进行姿态评估。实验将传感器搭载在旋翼无人机上进行不同环境场景下的实地飞行测试，通过多传感器融合解算出的飞行数据估计更加接近理想值，经过融合滤波算法处理的解算结果使无人机飞行的平稳性得到提高。