该文综述多模态RGB-D分类与深度估计，提出伪深度测量融合方法，以克服单模态受季节、天气、光照等域变化影响，并在NCLT数据集上验证有效；同时介绍自监督跨模态转换、注意力融合、FusionRAFT、UAMD-Net等进展，提升语义分割、姿态估计与深度完善性能。