問題一：什么情況下對極幾何約束會不成立？

答案摘要：對極幾何約束在以下情況下不成立：純旋轉(zhuǎn)運動時，當(dāng)相機基線長度為0時，或者當(dāng)兩個相機的成像平面平行時。在這些情況下，對極幾何約束無法提供準(zhǔn)確的幾何關(guān)系。

問題二：為什么使用5張相移和7張互補格雷碼的圖像標(biāo)定DLP結(jié)果錯誤？

答案摘要：使用5張相移和7張互補格雷碼的圖像標(biāo)定DLP，結(jié)果錯誤?？赡艿脑蛴袃蓚€。首先，相移周期和互補格雷碼的偏移量可能沒有正確對應(yīng)，導(dǎo)致像平面坐標(biāo)計算錯誤。其次，互補格雷碼可能錯位，需要確保投影儀的分辨率是格雷碼數(shù)量的倍數(shù)。如果投影儀分辨率不滿足條件，可以生成更高分辨率的格雷碼并進行裁切。

問題三：如何將目標(biāo)檢測的結(jié)果和場景流估計結(jié)合？

答案摘要：目標(biāo)檢測的結(jié)果可以和場景流估計結(jié)合，可以通過多任務(wù)框架將兩個任務(wù)統(tǒng)一到一個網(wǎng)絡(luò)框架中。例如，一種方法是使用"PillarFlowNet"，它同時進行LiDAR場景流估計和目標(biāo)檢測，并實現(xiàn)了實時性和精度的提升。另外，還可以先進行目標(biāo)檢測，然后將檢測結(jié)果輸入到場景流估計中進行進一步處理。這種方法的時間復(fù)雜度可能較高，但可以實現(xiàn)物體狀態(tài)檢測。還可以在兩幀點云數(shù)據(jù)上標(biāo)注出目標(biāo)框的位置信息，然后在輸出中可視化標(biāo)記的場景流，以實現(xiàn)物體運動狀態(tài)檢測。

問題四：在垃圾分揀分類抓取中，使用目標(biāo)檢測算法和6D位姿估計算法能結(jié)合嗎？是否有一種能直接同時完成目標(biāo)檢測和6D位姿估計的網(wǎng)絡(luò)？哪種技術(shù)路線比較可行？

答案摘要：兩種技術(shù)路線都是可行的。一種是將目標(biāo)檢測算法和6D位姿估計算法分開處理，并在后處理中進行結(jié)合。另一種是使用一些能同時完成目標(biāo)檢測和6D位姿估計的網(wǎng)絡(luò)，如YOLO+anygrasp，或結(jié)合常見的目標(biāo)檢測算法（如YOLO、Faster R-CNN、SSD）和6D位姿估計算法（如DeepIM、PoseCNN）。具體哪種路線更可行，可以根據(jù)實際情況和實驗結(jié)果來選擇。

問題五：現(xiàn)在有批量的深度圖和與之對應(yīng)的彩色圖，如何去做位姿估計和重建？所用的設(shè)備是利用蘋果的前置深度相機獲取的人頭部圖像。

答案摘要：關(guān)于使用深度圖和彩色圖進行位姿估計和重建的問題中，一種方法是建議直接跑基于深度圖的Structure from Motion (SFM) 算法，而一種方法是可以使用支持深度圖的SFM算法，如colmap和orbslam。還提到了一些RGBD SLAM算法，例如rtabmap、bundle fusion、elastic fusion和snake slam等。對于開發(fā)類似App的任務(wù)，有人推薦利用luma.ai路線，或者嘗試使用現(xiàn)成的3D scanner App。對于重建結(jié)果，建議可以嘗試photogrammetry路線，或者直接利用rtabmap進行RGBD SLAM。同時，也提到了使用基于深度圖的位姿估計算法，例如基于PointNet改進的算法，以及其他一些深度學(xué)習(xí)方法，如DeepIM和PVNet。有關(guān)基于深度圖的位姿估計的文章也得到了推薦?？傮w而言，可以根據(jù)具體需求和實驗結(jié)果選擇適合的方法。