機器視覺的基本任務(wù)之一是從攝像機獲取圖像信息并計算三維空間中物體的幾何信息，以此重建和識別物體。而空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應(yīng)點之間的相互關(guān)系是由攝像機成像的幾何模型決定的，這些幾何模型參數(shù)就是攝像機參數(shù)。在大多數(shù)條件下，這些參數(shù)必須通過實驗與計算才能得到，這個過程被稱為攝像機定標（或稱為標定）。

標定過程就是確定攝像機的幾何和光學(xué)參數(shù)，以及攝像機相對于世界坐標系的方位。由于標定精度的大小，直接影響著機器視覺的精度。因此，只有做好了攝像機標定工作，后續(xù)工作才能正常展開，可以說，提高標定精度也是當前科研工作的重要攻堅方向。

要使激光雷達實現(xiàn)高精度標定，我們可以通過與相機進行聯(lián)合標定的方式，借助標定板，我們使用相機進行二維圖像上的object detection，激光雷達可以輔助測距，從而幫助我們判斷物體相對于相機坐標系的位置。

如果是在SLAM等環(huán)境下標定相機，我們常用的opencv，matlab標定方法就已經(jīng)可以滿足標定精度的需求。因為SLAM的定位精度是厘米級別的，但是如果要滿足工業(yè)級精度的需求，實現(xiàn)高精度的三維重建精度達到0.02mm，那么我們就必須要找到提升精度的方法。

在高精度三維重建領(lǐng)域，例如三維掃描儀，主要是主動打結(jié)構(gòu)光的方式，通過解碼利用三角測量原理來重建三維模型的。因此相機的標定參數(shù)和圖像的匹配精度是影響三維重建的主要因素。在提高標定板精度方面，我們在選擇標定板時，需要對其物理尺寸進行考量，這是因為相機需要聚焦在特定的距離上標定，這也關(guān)系到最終應(yīng)用的測量視場(FOV)。

此外，改變焦距長度會輕微地影響對焦距離，會影響之前的標定結(jié)果。即使是光圈的改變，通常也會對標定的有效性產(chǎn)生負面影響，這也是為什么要避免改動它們。為了精確地標定，當攝像機看到標定目標填充大部分圖像時，攝像機模型最好是受到約束的。

我們還可以通過第三方高精度測量設(shè)備測試，來衡量我們所使用的標定板精度是否真正精確。這里有兩個方面需要注意，一是標定板上圓與圓之間的距離是否準確。二是我們所使用的標定板材質(zhì)對標定平面性會有一定影響，一般我們使用的標定板有鋁制的，陶瓷的，玻璃的。隨著加工工藝的提升，標定板的精度越來越好，但是標定板的幾何參數(shù)我們需要進一步精確。

除了通過標定板標定，我們還能通過優(yōu)化標定算法來達到提高精度的目的。在進行單目和雙目標定后，我們需要再加一部迭代優(yōu)化方法，目標函數(shù)仍然是反投影殘差，優(yōu)化變量依舊是相機的內(nèi)外參數(shù)，優(yōu)化的時候可以使用真實的3D點，并且加入透視偏差模型，得到更加精確的參數(shù)。但是有學(xué)者認為，算法上的突破有限，我們還需從硬件上找一些突破方法，比如提高相機分辨率，改變擺放標定板的方式等，這些都會對標定精度產(chǎn)生很大影響。

精度標定是非常復(fù)雜的工作，由于此項工程存在很高的技術(shù)壁壘，提高標定精度需要科研人員在相關(guān)領(lǐng)域進行多年的耕耘與研究。隨著定位技術(shù)的不斷發(fā)展，更創(chuàng)新、更前沿的新技術(shù)必然會出現(xiàn)，并形成一系列的空間定位行業(yè)標準與規(guī)范，滿足各行業(yè)不同層次的應(yīng)用需求。隨著人工智能的發(fā)展，計算機視覺等方法被引入到定位過程中，有利于抵抗多徑效應(yīng)，提升定位精度，這對于推動定位技術(shù)的實際應(yīng)用與普及具有至關(guān)重要的意義。