多传感器融合的状态机实现方法
状态机模型的简介和定义
- 状态机是有限状态自动机的简称，是现实事物运行规则抽象而成的一个数学模型。
先来解释什么是“状态”。现实事物是有不同状态的，例如一个LED等，就有 亮 和 灭两种状态。我们通常所说的状态机是有限状态机，也就是被描述的事物的状态的数量是有限个，例如LED灯的状态就是两个 亮和 灭。
状态机，也就是 State Machine ，不是指一台实际机器，而是指一个数学模型。说白了，一般就是指一张状态转换图。
2. 状态机的四种关键词
State ，状态。一个状态机至少要包含两个状态。例如上面灯泡的例子，有 灯泡亮和 灯泡灭两个状态。
Event ，事件。事件就是执行某个操作的触发条件或者口令。对于灯泡，“打开开关”就是一个事件。
Action ，动作。事件发生以后要执行动作。例如事件是“打开开关”，动作是“开灯”。编程的时候，一个 Action 一般就对应一个函数。
Transition ，变换。也就是从一个状态变化为另一个状态。例如“开灯过程”就是一个变换。
3.说人话环节
状态机就是一个系统化的执行工作的流程 比如一天的工作包含了很多部分 A执行完要去执行B但是A发生过程中出现了异常那么下一步不能去做B而要去做C，如此复杂混乱的过程如何能够有效有规律周密的执行呢，这就必须要使用状态机模型来进行控制，一个状态必须包含此时的状态信息和下一个状态的有效信息
在无人机控制系统中用到的状态机的实现方法
首先无人机控制系统的状态机实现目的主要是飞行器的飞行动作 比如欧拉角期望值改变成什么角度用来完成一个掉头动作等。
在第二版本的程序优化中，对于多传感器融合的部分也采用了状态机来进行处理。
为了同时保证上位机的数据稳定性和下位机的数据高灵敏度的特性，在融合的过程也结合了一部分冗余的思路，即下位机发的数据有更高的优先级，上位机发的数据有更高的可信度，在每读取三次下位位机数据后进行一次状态解算，得出状态机的一种状态，再基于下一次对上位机数据的读取得出一个状态机的状态，即可完成一个周期的状态解算，程序得到有效的控制。
既保证了有效性有保证了灵敏度。