利用雙目視差可以實現很多實用的功能，比如在軍事中可以用跳眼法進行測距。很多人應該記得在電視劇集《亮劍》中的名場面，李雲龍在和阪田作戰時，迫擊炮炮手王承柱同志用大拇指利用跳眼法測量了阪田指揮部的距離，然後用僅有的一顆炮彈乾掉了阪田的指揮部。
這其中就用到了雙目視差實現測距的原理。請問電視劇集中的情節是否有科學依據，請結合雙目視差分析它背後的原理及限制條件。
答：該情節有科學依據，這種方法稱為「跳眼法」，原理如下：人兩眼距離和手臂的長度已知，根據相似三角形等比公式，只需估計出被測物到大拇指所指位置的橫向距離就可以計算出拇指到目標的距離，一般為10倍的橫向距離，精度取決於估計的橫向距離。有較大的誤差。
雙目相機的測距同樣也是利用相似三角形，但是不存在估計值，精度取決於左右眼畫素座標值是否精確，以及基線的寬度。
答：slam問題是乙個優化問題，我們要根據當前的觀測求解乙個最優的相機位姿，然而位姿的描述（r，t）是有約束的，這樣乙個帶有約束的優化問題不便於求解，因此要引入李群李代數把原問題轉化為無約束的優化問題。優化問題少不了求導，李群不是線性空間，不滿足加法，不能求導，而李代數可以，所以要用李代數來建立關係。
答：單目相機只是三維空間的二維投影，丟失的距離維度憑藉單張影象理論上是無法恢復的，單目 slam 估計的軌跡和地圖，將與真實的軌跡、地圖，相差乙個因子，也就是所謂的尺度（scale）。由於單目 slam 無法僅憑影象確定這個真實尺度，所以又稱為尺度不確定性。雙目視覺可以得到物體的距離，知道了距離，場景的三維結構就可以通過單個影象恢復出來，也就消除了尺度不確定性。
答：關鍵幀可以減少待優化的幀數，在保證跟蹤質量的前提下，減少冗餘，提高了計算速度。比如我每隔固定幀數選擇乙個關鍵幀，這樣程式設計簡單，但效果不好。比如運動很慢的時候，就會選擇大量相似的關鍵幀，冗餘，運動快的時候又丟失了很多重
要的幀。
比如相鄰幀根據pose計算運動的相對大小，可以是位移也可以是旋轉或者兩個都考慮，運動足夠大（超過一定閾值）就新建乙個關鍵幀，這種方法比第一種好。但問題是如果對著同乙個物體來回掃就會出現大量相似關鍵幀。
記錄當前視角下跟蹤的特徵點數或者比例，當相機離開當前場景時（雙目或比例明顯降低）才會新建關鍵幀，避免了第2種方法的問題。缺點是資料結構和邏輯比較複雜。
參考：
大部分情況下使用恆速跟蹤模型，對應函式tracking::trackwithmotionmodel()，當使用運動模式匹配到的特徵點數較少時，就會選用參考關鍵幀來跟蹤，對應函式函式 tracking::trackreferencekeyframe()。當trackwithmotionmodel 和 trackreferencekeyframe 都沒有跟蹤成功，位置丟失後，需要重定位，對應函式tracking::relocalization()
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