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　　一、什么是元宇宙?

　　元宇宙指的是通过虚拟增强的物理现实，呈现收敛性和物理持久性特征的，基于未来互联网，具有链接感知和共享特征的3D虚拟空间。

　　大概可以从时空性、真实性、独立性、连接性四个方面交叉描述元宇宙：

　　(1)From the perspective of space-time,the meta universe is a virtual digital world in the space dimension and a real digital world in the time dimension;

　　(2)From the perspective of authenticity,there are both digital copies of the real world and creations of the virtual world in the meta universe;

　　(3)From the perspective of independence,the meta universe is a parallel space closely connected with the external real world and highly independent;

　　(4)From the connectivity point of view,the meta universe is a sustainable and widely covered virtual reality system that includes the network,hardware terminals and users;

　　为了保证代码的简洁，我们要把以前做过的东西封装成函数，写在slamBase.cpp中，以便将来调用。（不过，由于是算法性质的内容，就不封成c++的对象了）。

　　首先工具函数：将cv的旋转矢量与位移矢量转换为变换矩阵，类型为Eigen::Isometry3d；

　　src/slamBase.cpp

　　1//cvMat2Eigen

　　2 Eigen::Isometry3d cvMat2Eigen(cv::Mat&rvec,cv::Mat&tvec)

　　3{

　　4 cv::Mat R;

　　5 cv::Rodrigues(rvec,R);

　　6 Eigen::Matrix3d r;

　　7 cv::cv2eigen(R,r);

　　8

　　9//将平移向量和旋转矩阵转换成变换矩阵

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

　　11

　　12 Eigen::AngleAxisd angle(r);

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

　　14 T=angle;

　　15 T(0,3)=tvec.at<double>(0,0);

　　16 T(1,3)=tvec.at<double>(0,1);

　　17 T(2,3)=tvec.at<double>(0,2);

　　18 return T;

　　19}

　　另一个函数：将新的帧合并到旧的点云里：

　　1//joinPointCloud

　　2//输入：原始点云，新来的帧以及它的位姿

　　3//输出：将新来帧加到原始帧后的图像

　　4 PointCloud::Ptr joinPointCloud(PointCloud::Ptr original,FRAME&newFrame,Eigen::Isometry3d T,CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS&camera)

　　5{

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

　　7

　　8//合并点云

　　9 PointCloud::Ptr output(new PointCloud());

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

　　11*newCloud+=*output;

　　12

　　13//Voxel grid滤波降采样

　　14 static pcl::VoxelGrid<PointT>voxel;

　　15 static ParameterReader pd;

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

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

　　18 voxel.setInputCloud(newCloud);

　　19 PointCloud::Ptr tmp(new PointCloud());

　　20 voxel.filter(*tmp);

　　21 return tmp;

　　22}

　　另外，在parameters.txt中，我们增加了几个参数，以便调节程序的性能：

　　#part 5

　　#数据相关

　　#起始与终止索引

　　start_index=1

　　end_index=700

　　#数据所在目录

　　rgb_dir=../data/rgb_png/

　　rgb_extension=.png

　　depth_dir=../data/depth_png/

　　depth_extension=.png

　　#点云分辨率

　　voxel_grid=0.02

　　#是否实时可视化

　　visualize_pointcloud=yes

　　#最小匹配数量

　　min_good_match=10

　　#最小内点

　　min_inliers=5

　　#最大运动误差

　　max_norm=0.3