機器視覺的基本任務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點之間的相互關系是由攝像機成像的幾何模型決定的，這些幾何模型參數就是攝像機參數。在大多數條件下，這些參數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參數，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。

要使激光雷達實現高精度標定，我們可以通過與相機進行聯合標定的方式，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域，例如三維掃描儀，主要是主動打結構光的方式，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，這也關系到最終應用的測量視場(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果。即使是光圈的改變，通常也會對標定的有效性產生負面影響，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，目標函數仍然是反投影殘差，優(yōu)化變量依舊是相機的內外參數，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。但是有學者認為，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生很大影響。

精度標定是非常復雜的工作，由于此項工程存在很高的技術壁壘，提高標定精度需要科研人員在相關領域進行多年的耕耘與研究。隨著定位技術的不斷發(fā)展，更創(chuàng)新、更前沿的新技術必然會出現，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，提升定位精度，這對于推動定位技術的實際應用與普及具有至關重要的意義。