三维重建技术旨在通过传感器输入，恢复所观测场景的数字化三维表示，是计算机图形学与视 觉领域的重要研究方向，在可视化、模拟、路线规划等各类任务上都有重要应用。相比于静态场景，动态场景 额外引入了时间维度，对应的重建任务不仅需要重构每帧细节几何，还需刻画目标随着时间变化的趋势与关联 关系用于下游分析任务，为重建算法设计带来了更大的挑战。然而，目前学界就动态场景重建的讨论依然仅处 于起步阶段，且关于现有方法的系统性总结也较为欠缺。为了填补上述空缺、进一步启发算法设计，对学界当 前最新的动态三维场景重建技术进行整理和归纳，对动态三维场景重建问题及其通用求解框架进行一般性的定 义，从动态三维表示方式、优化框架方面对已有技术进行综述，并针对结构化的特殊场景讨论对应的重建方法 与处理方式。最终，介绍相关数据集，并对动态三维场景重建现存的问题进行分析总结，对未来工作进行展望。