双目标定参数对vSLAM的影响
双目标定参数包括相机内参矩阵K，畸变D，双目间外参Tc2c1，这些参数对三维重建或vSLAM的影响可总结如下表(来自文献[1])：
由此表可知，三维重建或vSLAM精度对外参的敏感性要显著高于内参，尤其是其中的旋转部分，并且其敏感度正比于深度的二次方。也就是说，场景深度越大，双目外参的标定误差对vSLAM的影响越大。
在进行双目标定时，外参是通过全局BA优化获得的，而全局BA优化的目标函数是重投影误差。我们知道重投影误差对近处的点更敏感，也就说优化结果会更倾向于满足近处的点。因此，我们在进行标定图像采集时，需要注意相机与标定板的距离，不同距离的标定图像对标定结果的影响是不一样的。
为了说明这个问题，文献[2]进行了两组实验，使用两种不同的方式采集标定图像：(1) 相机与标定板的距离保持在10m左右；(2) 相机与标定板的距离在5~15间变化。每组实验各标定相机5次，并分析5次标定结果的差异。实验结果：实验(1)5次标定结果之间的差异为3~4%，实验(2)5次标定结果之间的差异为5~10%。该实验表明，相机与标定板之间的距离对标定结果存在明显的影响，而这些标定结果的差异也将会对vSALM的精度产生影响。
为了更确切的说明不同深度下标定结果对三维重建或vSALM的影响，文献[2]又进行了一组实验，实验结果如下：
由该实验可知，对于某一特定深度的场景，使用相应深度进行双目标定，将可以使得三维重建或vSALM达到最优精度。对于深度变化的场景，如何提高vSALM精度可参考文献[2]。
如何提高标定精度
- 使用足够大的标定板(0.5m以上)。如果条件允许，尽可能使用专业高精度标定板或者激光打印标定板；
- 采集到的标定数据集应该整体上能覆盖图像不同区域，且相机与标定板呈不同角度；
- 光照充足且均匀，光照不足容易导致运动模糊，光照不均匀或存在反光点会影响角点提取精度；
- 标定板与相机的距离尽可能与应用场景的深度相适应；
- 可使用Aruco标定板、AprilTag标定板或者CharuCo标定板，这些人工编码标定板的标定精度一般会高于普通黑白棋盘格标定板。
如何判断标定结果是否准确
(以下结果所用相机分辨率为
![]() ，其他分辨率可相应类推)
如上图，重投影误差大部分位于红线下方，即重投影误差应小于0.2pixel，该标定的平均重投影误差为[0.073846, 0.074054]，平均重投影误差小于0.1pixel。
又如上图，重投影误差大部分分布在黑色圆内，且圆的半径小于0.2pixel。若重投影误差分布呈椭圆状，则标定结果大概率是不对的。
参考文献：
[1] Thao Dang, Christian Hoffmann, and Christoph Stiller. Continuous Stereo Self-Calibration by Camera Parameter Tracking, 2009.
[2] Habib Fathi and Ioannis Brilakis. A Multi-Step Explicit Stereo Camera Calibration Approach to Improve Euclidean Accuracy of Large-Scale 3D Reconstruction, 2016.
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