获取系统输入的元器件。
获取被控对象的状态信息，获取到的状态信息一般不会是理想的。
可能有噪声、延时，甚至测量值不一定是直接从被控对象获取到的。
graph LR;
被控对象-->可探测量;
可探测量-->传感器;
常见的传感器有：编码器、加速度计、陀螺仪、速度传感器、超声波传感器、激光测距仪等。
因为测量值往往不是理想值，我们会对测量值进行一定的预处理。
常见的操作有：校正、转换和滤波。
传感器制造误差会造成传感器自身测量值失真。此误差为系统误差，可以通过校正系数修正。
假设误差为线性的，可以设置一个offset和factor。
假如测量值不是直接测量的，可以通过一个转换关系把测量值转换成控制器输入值。
转换关系和系统建模有关。
因为有噪声存在，需要对测量值进行滤波操作。从而得到一个被认为更真实的值。
滤波器的选择是需要有先验知识的。
假如预先知道噪声是高频的，可以使用低通滤波器。
被测信号是存在某一个范围，则可以选择带通滤波器。
{@todo}
补充常见滤波器
\(y_{n}=\alpha*x_{n}+(1-\alpha)*y_{n-1}\) $x$为采样值，$y$为滤波后的至。
其中$y_{n-1}$为上一周期滤波后的值，$x_{n}$为当前周期采样值。
一阶滤波器中$\alpha$越截止频率之间的关系
\[f_{cut}=\frac{\alpha}{2{\pi}T}\]其中$T$为采样周期
\[\alpha=2{\pi}f_{cut}T\]$\alpha$越小说明当前周期采样值权重越低，则滤波后的数据变化越平滑，对应低通滤波截止频率越低。