IP协议

• 无连接的协议
• 为上层通讯应用提供了最基本的服务

ARP 协议 — 将IP地址映射成物理地址

分组带上发送者和接收者地址
在帧的首部填上物理地址

问题描述，A和B进行通信
A —- B
Ia —- Ib
Pa —- Pb

一般问题
1 源和目标在同一网段
2 源和目标由路由器相连（跨多个网络）

因特网的寻址方案

协议分层

• 节点（主机、路由器）上的软件结构
• 分层的基本原理
• IP的实现软件通过分层后便于理解
• 在此协议架构上，分组传递的路径

底层网络技术概述

• 分组交换技术
• 底层硬件技术

概览

视觉里程计：根据相邻图像的信息估计相机的运动，作为后端的初值

特征点法、直接法

在相机运动过程中观测到的路标点，在某一个位姿，相机观测到物体的像素坐标为$(u,v)$，则对应满足相机模型关系：

特征点提取与匹配

状态估计

状态估计，是根据系统的先验模型和测量序列，对系统内在状态进行重构的问题

坐标系

世界坐标系 $(x_w,y_w,z_w)$

相机坐标系 $(x_c,y_c,z_c)$

图像坐标系 $(x,y)$

$x_p=f\frac{x_c}{z_c},y_p=f\frac{y_c}{z_c}$

像素坐标系 $(u,v)$

$u=\frac{x_c}{d_x}+u_0,v=\frac{y_c}{d_y}+v_0$

1） SLAM的过程就是不断的估计相机的位姿和建立地图，在此过程中会出现一定的误差，所以目的是寻找一个最佳位姿（通过优化方法，一般采用迭代优化方法，每次迭代都更新一个位姿的增量delta，使得目标函数最小。这个delta就是通过误差函数对T微分得到的。也就是说我们需要对变换矩阵T求微分），使得整体误差最小。

为此，可以列出关于变换矩阵T的目标函数，要求解方程需要对变换矩阵求导。

2） 就旋转矩阵而言，其矩阵加法不封闭，为此不满足导数定义中“加一个极小量”。所以，要使得矩阵满足求导运算，引出李群和李代数。

李群是具有连续性质的群，群上定义了某种矩阵的集合。对于旋转矩阵、变换矩阵都是满足李群的定义，例如旋转矩阵在旋转矩阵的集合中关于乘法运算满足李群。李群运算不满足求导，但与李群对应的李代数满足加法后保持性质。至此，将变换矩阵求导的问题转化为了求李代数的导数问题。

在讨论李代数的物理意义时，so(3)就代表了旋转向量组成的空间。实际上，so(3)是三维向量phi的集合，每个向量phi^表达了这个李代数对应的李群SO(3)上旋转矩阵R的导数。其中，R与phi是一个指数映射关系。

关于李代数和李群在几何意义上的关系：李代数对应李群的正切空间，描述了李群的局部导数。