请帮我实现多传感器融合算法的代码

多传感器融合算法是指将多个传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）的数据进行融合，从而提高感知系统的准确性和鲁棒性。常见的多传感器融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。下面给出一个简单的基于卡尔曼滤波的多传感器融合算法的示例代码：

import numpy as np
from filterpy.kalman import KalmanFilter

# 定义两个传感器的卡尔曼滤波器
kf1 = KalmanFilter(dim_x=2, dim_z=1)
kf1.F = np.array([[1., 1.], [0, 1.]])
kf1.H = np.array([[1., 0]])
kf1.R = np.array([[0.1]])
kf1.Q = np.array([[0.01, 0.02], [0.02, 0.04]])
kf1.x = np.array([[0.], [0.]])
kf1.P = np.array([[1., 0.], [0., 1.]])

kf2 = KalmanFilter(dim_x=2, dim_z=1)
kf2.F = np.array([[1., 1.], [0, 1.]])
kf2.H = np.array([[1., 0]])
kf2.R = np.array([[0.1]])
kf2.Q = np.array([[0.01, 0.02], [0.02, 0.04]])
kf2.x = np.array([[0.], [0.]])
kf2.P = np.array([[1., 0.], [0., 1.]])

# 定义多传感器融合函数
def fuse(x1, P1, x2, P2):
    # 卡尔曼滤波器1的预测步骤
    kf1.predict()
    # 卡尔曼滤波器2的预测步骤
    kf2.predict()
    # 将两个卡尔曼滤波器的预测结果进行加权平均
    x = (x1 + x2) / 2
    P = (P1 + P2) / 2
    # 将加权平均的结果作为新的状态量和协方差矩阵，进行卡尔曼滤波器的更新步骤
    kf1.update(x[0], P[0, 0])
    kf2.update(x[1], P[1, 1])
    # 返回融合后的状态量和协方差矩阵
    return np.array([kf1.x[0], kf2.x[0]]), np.array([[kf1.P[0, 0], 0], [0, kf2.P[0, 0]]])

# 测试代码
z1 = np.array([[1.]])
z2 = np.array([[2.]])
x, P = fuse(z1, kf1.P, z2, kf2.P)
print(x)
print(P)

注：以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。