本文提出了多种相机姿态估计方法，通过简化多项式和利用几何约束，提高了计算速度和准确性。研究了曼哈顿框架、相对位姿估计及混合框架，实验结果表明新方法在复杂环境中优于现有技术，具有更高的鲁棒性和准确性。

本文提出了一种新的RGB-D相对位姿估计方法，适用于小重叠或非重叠扫描，能够输出多个相对位姿。该方法结合3D感知验证，增强了鲁棒性，并在处理未见物体时表现出色。通过卷积神经网络和深度学习技术，提高了3D检测的准确性和速度。