我正在使用棋盘来估计它与相机之间的平移向量。首先，计算固有摄像机参数，然后使用从棋盘检测到的n个点来估计平移向量。
我发现了一个非常奇怪的现象：当在棋盘中使用更多的点时，平移向量是准确和稳定的，并且当距离更远时这种现象更加明显。例如，棋盘中的正方形为1cm * 1cm，当距离为3m时，使用25个点时精确估计平移向量，而使用最小4个点则不准确且不稳定。然而，当距离为0.6m时，使用4点和25点的平移向量的估计结果是相似的，都是准确的。
如何解释这种现象（理论上）？什么是稳定估计结果与距离和点数之间的关系？
感谢。
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当使用较少数量的点时，平移向量的计算对这些点的坐标中的噪声更敏感。由于相机的有限分辨率（以及其他因素），点坐标是有噪声的。噪音只随距离增加而增加。因此，使用更多的点应该可以提供更好的估计。