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给出公式(17)-(26)的推导推导过程，如果发现有错误之处，敬请指正===(πN(x|Z,τ2))+(1−π)U(x))N(Z|μ,σ2)Beta(π|a,b)πN(x|Z,τ2)N(Z|μ,σ2)Beta(π|a,b)+(1−π)U(x)N(Z|μ,σ2)Beta(π|a,b)aa+bN(Z|μ,…
在SVO里，该问题被称为Model-basedImageAlignment（带有相机模型的图像配准），实际上就是我们平时说的稀疏直接法。直接法的原理在我的博客中给出过比较细的推导：直接法-半闲居士-博客园，此外我也讲过一次讲座：直接法的原理与实现_高翔_bilibili_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩弹…
值得一提的是，Foster对VIO的理论也进行了详细的推导，尤其是关于预积分的论文成为后续VSLAM系统融合IMU的理论指导。SVO的定位很好，抖动很小。尤其在重复纹理的环境中，表现得比基于特征点法的ORBSLAM2要出色。
【泡泡机器人原创专栏-SVO】SVO原理解析2.【泡泡机器人原创专栏-DSO系列】DSO论文速递（四）3.【泡泡机器人原创专栏-卡尔曼滤波器】LQR的直观推导及简单应用4.泡泡机器人好书一起读】《视觉SLAM十四讲》（四）by高翔5.
【泡泡机器人公开课】：第三课SVO和LSD_SLAM解析3.【泡泡机器人原创】SVD之最小二乘（推导与证明）4.【泡泡机器人原创】利用”对极几何约束”优化图像坐标点5.【泡泡机器人公开课】第四课：Caffe入门与应用by高翔6.
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