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：純旋轉運動時，當相機基線長度為0時，或者當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確的幾何關系。

問題二：為什么使用5張相移和7張互補格雷碼的圖像標定DLP結果錯誤？

答案摘要：使用5張相移和7張互補格雷碼的圖像標定DLP，結果錯誤。可能的原因有兩個。首先，相移周期和互補格雷碼的偏移量可能沒有正確對應，導致像平面坐標計算錯誤。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量的倍數。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：如何將目標檢測的結果和場景流估計結合？

答案摘要：目標檢測的結果可以和場景流估計結合，可以通過多任務框架將兩個任務統一到一個網絡框架中。例如，一種方法是使用"PillarFlowNet"，它同時進行LiDAR場景流估計和目標檢測，并實現了實時性和精度的提升。另外，還可以先進行目標檢測，然后將檢測結果輸入到場景流估計中進行進一步處理。這種方法的時間復雜度可能較高，但可以實現物體狀態檢測。還可以在兩幀點云數據上標注出目標框的位置信息，然后在輸出中可視化標記的場景流，以實現物體運動狀態檢測。

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

答案摘要：兩種技術路線都是可行的。一種是將目標檢測算法和6D位姿估計算法分開處理，并在后處理中進行結合。另一種是使用一些能同時完成目標檢測和6D位姿估計的網絡，如YOLO+anygrasp，或結合常見的目標檢測算法（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，可以根據實際情況和實驗結果來選擇。

問題五：現在有批量的深度圖和與之對應的彩色圖，如何去做位姿估計和重建？所用的設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。對于開發類似App的任務，有人推薦利用luma.ai路線，或者嘗試使用現成的3D scanner App。對于重建結果，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習方法，如DeepIM和PVNet。有關基于深度圖的位姿估計的文章也得到了推薦。總體而言，可以根據具體需求和實驗結果選擇適合的方法。