将kitti中Truck 0.00 0 -1.57 599.41 156.40 629.75 189.25 2.85 2.63 12.34 0.47 1.49 69.44 -1.56 转换到激光坐标系下的标签，请给出具体计算过程及结果

首先，根据标注数据的格式，可以得到Truck的信息如下：

- 类别：Truck
- 难易程度：0.00
- 我们假设该车辆的朝向为负y方向，即旋转了-90度，因此旋转角度为-1.57弧度。
- 中心点在图像上的x坐标为599.41，y坐标为156.40，物体的宽度为2.85，高度为2.63，长度为12.34。
- 该车辆的置信度为0.47，视角为1.49弧度，截距为69.44，高度为-1.56。

接下来，我们需要进行坐标系的转换。假设激光雷达坐标系的原点在车辆的重心处，与车辆坐标系重合，且激光雷达坐标系的x、y、z轴分别指向车辆的前、左、上方向，则可以将标注框从相机坐标系转换到激光雷达坐标系的公式如下：

P_lidar = R_lidar2cam * P_cam + T_lidar2cam

其中，`P_cam`为在相机坐标系下的标注框的位置，`R_lidar2cam`和`T_lidar2cam`为从相机坐标系到激光雷达坐标系的旋转矩阵和平移向量，可以通过外部标定得到。

假设已经得到了相机坐标系到激光雷达坐标系的旋转矩阵和平移向量：

R_lidar2cam = [[0, 0, 1], [-1, 0, 0], [0, -1, 0]]
T_lidar2cam = [1.73, 0.0, 1.75]

则可以将标注框从相机坐标系转换到激光雷达坐标系：

x_lidar = 0.0 - y_cam
y_lidar = -z_cam
z_lidar = -x_cam

width_lidar = height_cam
height_lidar = length_cam
length_lidar = width_cam

x_lidar += T_lidar2cam[0]
y_lidar += T_lidar2cam[1]
z_lidar += T_lidar2cam[2]

theta_lidar = -np.arctan2(R_lidar2cam[1, 0], R_lidar2cam[0, 0]) - theta_cam

其中，`x_cam`、`y_cam`、`z_cam`、`width_cam`、`height_cam`、`length_cam`、`theta_cam`分别为标注框在相机坐标系下的位置、宽度、高度、长度和旋转角度。将上述计算公式带入Truck的标注数据中，可以得到在激光雷达坐标系下的标签：

Truck 0.00 -1.75 599.41 2.85 2.63 12.34 -1.57

其中，第二列为车辆在激光雷达坐标系下的高度，为-1.75。