多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、Dempster-Shafer（D-S）证据推理、产生式规则等；而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。
（1）随机类方法
随机类方法主要有：
①加权平均法
②卡尔曼滤波法
③多贝叶斯估计法
④D-S证据推理方法
⑤产生式规则等。
（2）人工智能类方法
人工智能类方法主要有：
①模糊逻辑推理
②人工神经网络法等。