一、什么是元宇宙?

    元宇宙指的是通過虛擬增強的物理現實，呈現收斂性和物理持久性特征的，基于未來互聯網，具有鏈接感知和共享特征的3D虛擬空間。

    大概可以從時空性、真實性、獨立性、連接性四個方面交叉描述元宇宙：

    (1)Fromtheperspectiveofspace-time,themetauniverseisavirtualdigitalworldinthespacedimensionandarealdigitalworldinthetimedimension;

    (2)Fromtheperspectiveofauthenticity,therearebothdigitalcopiesoftherealworldandcreationsofthevirtualworldinthemetauniverse;

    (3)Fromtheperspectiveofindependence,themetauniverseisaparallelspacecloselyconnectedwiththeexternalrealworldandhighlyindependent;

    (4)Fromtheconnectivitypointofview,themetauniverseisasustainableandwidelycoveredvirtualrealitysystemthatincludesthenetwork,hardwareterminalsandusers;

    為了保證代碼的簡潔，我們要把以前做過的東西封裝成函數，寫在slamBase.cpp中，以便將來調用。（不過，由于是算法性質的內容，就不封成c++的對象了）。

    首先工具函數：將cv的旋轉矢量與位移矢量轉換為變換矩陣，類型為Eigen::Isometry3d；

    src/slamBase.cpp

    1//cvMat2Eigen

    2Eigen::Isometry3dcvMat2Eigen(cv::Mat&rvec,cv::Mat&tvec)

    3{

    4cv::MatR;

    5cv::Rodrigues(rvec,R);

    6Eigen::Matrix3dr;

    7cv::cv2eigen(R,r);

    8

    9//將平移向量和旋轉矩陣轉換成變換矩陣

    10Eigen::Isometry3dT=Eigen::Isometry3d::Identity();

    11

    12Eigen::AngleAxisdangle(r);

    13Eigen::Translation<double,3>trans(tvec.at<double>(0,0),tvec.at<double>(0,1),tvec.at<double>(0,2));

    14T=angle;

    15T(0,3)=tvec.at<double>(0,0);

    16T(1,3)=tvec.at<double>(0,1);

    17T(2,3)=tvec.at<double>(0,2);

    18returnT;

    19}

    另一個函數：將新的幀合并到舊的點云里：

    1//joinPointCloud

    2//輸入：原始點云，新來的幀以及它的位姿

    3//輸出：將新來幀加到原始幀后的圖像

    4PointCloud::PtrjoinPointCloud(PointCloud::Ptroriginal,FRAME&newFrame,Eigen::Isometry3dT,CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS&camera)

    5{

    6PointCloud::PtrnewCloud=image2PointCloud(newFrame.rgb,newFrame.depth,camera);

    7

    8//合并點云

    9PointCloud::Ptroutput(newPointCloud());

    10pcl::transformPointCloud(*original,*output,T.matrix());

    11*newCloud+=*output;

    12

    13//Voxelgrid濾波降采樣

    14staticpcl::VoxelGrid<PointT>voxel;

    15staticParameterReaderpd;

    16doublegridsize=atof(pd.getData("voxel_grid").c_str());

    17voxel.setLeafSize(gridsize,gridsize,gridsize);

    18voxel.setInputCloud(newCloud);

    19PointCloud::Ptrtmp(newPointCloud());

    20voxel.filter(*tmp);

    21returntmp;