为什么像ORB-SLAM，VINS等视觉SLAM开源算法里，精度上双目常常低于单目？

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点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 为什么像ORB-SLAM，VINS等视觉SLAM开源算法里，精度上双目常常低于单目？ 双目能稳定获得尺度，讲道理不是应该精度高一些吗，还是，问题出在标定或特征跟踪上？这部分有些困惑，该图来源于fishmarch 本文由计算机视觉life 整理自知乎，原文链接  https://www.zhihu.com/question/443301664 ZZ豪 如果是euroc数据集，orbslam，本人钻研较深，可以略说一二 有一种可能性很大的原因就是，orbslam跑computestereo双目三维点计算的时候没有对视差角度进行限制，可想而知的是双目的baseline一般也就20cm左右(之后通篇假定为这个值) 但是呢orbslam的localmapping线程里有个createnewmap函数，里面对非双目点进行三角化的时候有个视差角余弦不超0.9998的限制，这个对于20cm的baseline来说深度最大近似为dmax＝0.2/sqrt(2*(1-0.9998) ………………………………