多传感器系统可以同时采集多种数据，通过数据的交叉验证、融合和分析，可以大大提高数据的准确度。因为每个传感器都有其自身的特点和缺陷，但不同的传感器之间可以互相补充，减少误差和漏测的情况。
例如，气象站可以采集气温、湿度、风速、风向等信息，但仅依靠单个传感器的数据容易受到环境等因素的干扰，而多传感器系统可以同时采集这些信息进行融合计算，得到更加准确的天气预报结果。
多传感器系统在某些传感器失效或者工作不稳定的情况下，仍然能够正常运行，保证系统的可靠性和鲁棒性。此外，当某个传感器出现故障时，其他传感器可以及时补充其失效的信息，从而保证系统正常工作。
例如，车载传感器系统需要检测车辆速度、转向、加速度等信息，但是单个传感器出现问题可能会导致车载系统失效。多传感器系统可以同时采集多个方面的数据，当单个传感器失效时，其他传感器可以补充其信息，确保车载系统的正常运行。
多传感器系统可以在安全性要求高的场景中发挥重要作用。通过多个传感器获取的信息进行验证，从而检测和防范一些安全风险，并及时进行处理和预警。
例如，火灾报警系统一般包含多个传感器，如温度、烟雾、气体等传感器，以保证火灾的及时检测和报警。当单个传感器发现异常时，其他传感器可以共同检测，并及时通知报警中心，提高火灾信息的准确性和及时性。
多传感器系统可以根据需要自由选择相应的传感器，实现灵活的系统搭建和设计。不同的传感器可以采集不同粒度的信息，适应不同场景下的需求，同时也可以更好地平衡系统的功能和成本。
例如，智能家居系统需要采集多个方面的信息，如温度、湿度、光照、人体感应等。多传感器系统可以根据家居场景的不同需求，选择相应的传感器进行搭建。
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