本文介绍了多种单目视觉里程计（VO）方法，重点在于通过深度学习和几何方法提高深度估计精度，解决尺度漂移问题。D3VO框架利用三个层次的深度网络实现了优于传统方法的性能，而UnDeepVO系统结合无监督学习和绝对尺度恢复，展现出良好的姿态精度。这些方法在KITTI及其他数据集上均取得显著改进。