SLAM_三维点优化时为什么使用逆深度误差而不是深度误差？

SLAM中为什么使用逆深度(深度的倒数)误差而不是深度误差？

参考1：

逆深度可以用来降低 较远的深度点（视差应该越小）造成的误差，这样做更符合精度的表达。

举个例子就明白了：因为自然场景物体深度本身变化很大，比如50m和100m，它们的视差其实很小，可能体现在图像里只有一两个像素，但是如果直接用深度值表达的话差距是 100 -50 = 50，如果用逆深度表达的话是 1/50 - 1/100 = 0.01，相对50是个非常小的数值，符合定义能量最小化函数。

参考2：

• 采用逆深度参数表达的BA问题导数推导

由于大部分的slam算法均采用逆深度参数表达地图点的结构。逆深度参数表达具有优化变量少、能表达非常远的点以及分布接近高斯分布等优势，这也是大家选择逆深度参数的原因。

参考3：

特征点在归一化相机坐标系与在相机坐标系下的坐标关系为：

其中  λ = 1/z 称为逆深度。