机器视觉的基本任务之一是从摄像机获取图像信息并计算三维空间中物体的几何信息，以此重建和识别物体。而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标（或称为标定）。

标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数，以及摄像机相对于世界坐标系的方位。由于标定精度的大小，直接影响着机器视觉的精度。因此，只有做好了摄像机标定工作，后续工作才能正常展开，可以说，提高标定精度也是当前科研工作的重要攻坚方向。

要使激光雷达实现高精度标定，我们可以通过与相机进行联合标定的方式，借助标定板，我们使用相机进行二维图像上的object detection，激光雷达可以辅助测距，从而帮助我们判断物体相对于相机坐标系的位置。

如果是在SLAM等环境下标定相机，我们常用的opencv，matlab标定方法就已经可以满足标定精度的需求。因为SLAM的定位精度是厘米级别的，但是如果要满足工业级精度的需求，实现高精度的三维重建精度达到0.02mm，那么我们就必须要找到提升精度的方法。

在高精度三维重建领域，例如三维扫描仪，主要是主动打结构光的方式，通过解码利用三角测量原理来重建三维模型的。因此相机的标定参数和图像的匹配精度是影响三维重建的主要因素。在提高标定板精度方面，我们在选择标定板时，需要对其物理尺寸进行考量，这是因为相机需要聚焦在特定的距离上标定，这也关系到最终应用的测量视场(FOV)。

此外，改变焦距长度会轻微地影响对焦距离，会影响之前的标定结果。即使是光圈的改变，通常也会对标定的有效性产生负面影响，这也是为什么要避免改动它们。为了精确地标定，当摄像机看到标定目标填充大部分图像时，摄像机模型最好是受到约束的。

我们还可以通过第三方高精度测量设备测试，来衡量我们所使用的标定板精度是否真正精确。这里有两个方面需要注意，一是标定板上圆与圆之间的距离是否准确。二是我们所使用的标定板材质对标定平面性会有一定影响，一般我们使用的标定板有铝制的，陶瓷的，玻璃的。随着加工工艺的提升，标定板的精度越来越好，但是标定板的几何参数我们需要进一步精确。

除了通过标定板标定，我们还能通过优化标定算法来达到提高精度的目的。在进行单目和双目标定后，我们需要再加一部迭代优化方法，目标函数仍然是反投影残差，优化变量依旧是相机的内外参数，优化的时候可以使用真实的3D点，并且加入透视偏差模型，得到更加精确的参数。但是有学者认为，算法上的突破有限，我们还需从硬件上找一些突破方法，比如提高相机分辨率，改变摆放标定板的方式等，这些都会对标定精度产生很大影响。

精度标定是非常复杂的工作，由于此项工程存在很高的技术壁垒，提高标定精度需要科研人员在相关领域进行多年的耕耘与研究。随着定位技术的不断发展，更创新、更前沿的新技术必然会出现，并形成一系列的空间定位行业标准与规范，满足各行业不同层次的应用需求。随着人工智能的发展，计算机视觉等方法被引入到定位过程中，有利于抵抗多径效应，提升定位精度，这对于推动定位技术的实际应用与普及具有至关重要的意义。