急速な高齢化が進む中，骨折や寝たきりの主要因となる高齢者の転倒事故は深刻な社会課題となっており，早期発見に向けた自動検知システムの重要性が高まっている．しかし，単一センサを用いる既存手法は環境依存性が高く，観測条件によって精度が著しく劣化する課題がある．そこで本研究では，RGBカメラと3D LiDARを用いたマルチモーダルセンサフュージョンによるロバストな転倒検知手法を提案する．具体的には，画像と点群の時系列データから詳細な時空間特徴を抽出し，それらを統合することで環境変動に頑健な判定を実現する．さらに，環境条件を変動させた自作データセットを用いた評価実験を行い，提案手法が単一センサでは検知困難な悪条件下においても高い検知精度を維持できることを実証する．