ARkit尺子背后的原理是SLAM，苹果手机上的SAM是通过视觉惯性测量系统（VIO）来实现的。而视觉惯性测量系统（VIO）不只是一套算法，还结合了苹果手机的相机和各种传感器。所以深入下去，还是比较复杂的。

首先，我们从这里使用计算机视觉的基本解释开始。 iPhone的相机拍摄一张可以产生图像的照片，ARKit可以识别该图像中的特征。然后再拍摄一张照片，再次确定图像特征。然后将第一张图像与第二张图像进行比较，并进行一些计算以确定特征之间的变化。随着相机继续拍摄图像，一遍又一遍地执行此操作，iPhone就可以追踪某些“已知特征”。这和人眼背后的原理基本一致。

人眼是一个天然的高级光学系统。结构非常复杂。形象的说，人眼像一架自动摄像机，水晶体如同摄像机的物镜，能够在人的神经器官的控制下自动调焦，瞳孔如同光圈，视网膜如同相机底片，接受物体的 影像信息。

人眼感知景深的机制给了人们启发。经过研究发现由相机在两个不同的视角下拍摄的两幅图片，如果知道现实物点 P 在两幅图片中的对应关系， 就可以精确计算出 P 点的三维坐标信息。可以用针孔模型来近似描述相机的成像机制，如图所示。 M 为现实场景中的一物点，O为相机的光心， O' 为光心在像平面上的投影，OO'为相机光轴，M '为物点 M 在像平面 P 上的像点。

当你用眼睛看东西的时候，你的大脑会立即计算出你的右眼到左眼的视差，并确定深度： 视野中不同物体的距离。现在，有些对象可以知道大概的大小，也可以用来判断周围事物的大致范围 - 这些是被跟踪的“已知特征”。重要的是你的大脑对这两幅图像的差异进行计算。基本上这是三角测量 - 右眼看到某种方式，左眼看到一个稍微不同的方式，你的大脑知道你的眼睛之间的距离，大致的焦点角度和图像的差异，可以跟踪“已知特征”，从而可以计算距离并了解3D空间。

当iPhone相机开机时，它没有两个不同的图像来计算距离。但是，在拍摄第一张图像之后的一瞬间，确实有第二张图像。由于来自iPhone加速度仪的数据，它还可以估计iPhone摄像头3D位置和目标的差异 - 从第一幅图像到第二幅图像。现在我们回到正在追踪的那些“已知特征”。对于每个图像，iPhone不仅仅提取一个特征，而是尽可能多地提取特征。除了对图像中的每个特征进行三角测量之外，还会比较每个特征与图像中其他特征之间的差异。所以现在，就像你的大脑一样，iPhone有两种不同的视角，知道近似的焦点角度，知道镜头位置之间的距离，跟踪“已知特征”及其相互之间的关系。从这个角度来看，iPhone可以非常好地计算每个图像特征如何与其他特征之间差异、关系，从而基本上产生空间的3D映射，从而能够计算一点到另一点之间的距离，这就是AR尺子背后的基本原理。

大家可以在App Store搜索：Fancy AR 尺子，下载体验一下。实际测量结果与卷尺之间的误差在2%左右，已经非常不错了。

VIO算法并不是苹果发明的，苹果的牛逼之处就在于其深度结合iPhone的硬件特性，对VIO算法进行了高度优化，计算结果非常精准，误差非常小。一个微小的错误，在画面每秒刷新 1000 次的情况下，持续几秒钟后可能会导致 30％ 甚至更大的计量尺度误差。而苹果 ARKit 可以把误差下降到 10％ 以下。