Az autonóm vezetésben használt 3D LIDAR szenzorok többsége lényegesen alacsonyabb frame rátával rendelkezik, mint az azonos járműre felszerelt modern kamerák. Ez a tanulmány megoldást javasol a LIDAR-ok időbeli frekvenciájának virtuális növelésére, mono kamera alapján. Ezáltal lehetővé téve a környezetben gyorsan mozgó, dinamikus objektumok sűrűbb nyomon követését. A rendszer először a dinamikus objektumjelölteket észleli és követi a kamera képeken. Ezután az objektumoknak megfelelő LIDAR pontokat azonosítja. Majd virtuális kamerapózokat számol ki, ezen pontok kamera képre történő visszavetítése, és követése alapján. Végül, a virtuális kamerapózokból az objektum mozgása (az objektumot képkockák között transzformáló mátrix) kiszámítható (a valós kamerapózok ismeretében) ahhoz az időpillanathoz, amelyhez nem állt rendelkezésre LIDAR mérés. A statikus tárgyak helyzetét is megbecsülhetjük ebben az időpillanatban ismerve az ego-mozgást. A javasolt módszert az Argo-verse adatkészleten teszteltük, és teljesítményben felülmúlta a korábbi, hasonló célú módszereket.