本文综述事件相机视觉里程计研究，涵盖连续时间轨迹估计与高斯过程回归（误差降低两至四倍）、实时立体事件视觉里程计与半密集三维重建、连续时间视觉惯性融合、事件与RGB-D融合的四足机器人姿态估计、紧密事件惯性融合测速、DEVO单目系统（显著降低跟踪误差）及RAMP-VO端到端学习系统（提升精度与速度）。