過酷な環境下でのSLAMアルゴリズムの精度向上には、複数のセンサーを組み合わせたセンサーフュージョンが有効です。例えば、LiDAR、カメラ、IMU、GNSSなどの複数のセンサーを統合し、それぞれのセンサーが持つ長所を活かすことで、環境条件による影響を相互補完しながら高精度な位置推定や地図構築を実現できます。また、信号処理の面では、異なるセンサーからのデータを時間スタンプで同期させることや、データの融合によるノイズ低減や精度向上などが重要です。さらに、4Dミリ波レーダーや赤外線カメラなどの新たなセンサーを組み込むことで、従来のセンサーではカバーしきれなかった情報を取得し、SLAMの性能向上につなげることができます。