gtsam库自定义地平面约束（法向量和距离）并且加入到三维激光里程计中完成因子图优化，并且在误差函数中计算雅克比矩阵，使用C++代码示例

好的，基于您的要求，我会给出一个完整的C++代码示例，其中包括如何定义地平面约束因子类、加入因子图、进行因子图优化以及如何计算雅克比矩阵等。

定义地平面约束因子类：

// 定义地平面约束因子类
class PlaneFactor : public gtsam::NoiseModelFactor1<gtsam::Pose3>
{
public:
    // 构造函数，传入地平面法向量、距离和噪声模型
    PlaneFactor(gtsam::Key poseKey, const gtsam::Vector3& normal, double distance, const gtsam::SharedNoiseModel& model);

    // 计算误差函数和雅克比矩阵
    virtual gtsam::Vector evaluateError(const gtsam::Pose3& pose, boost::optional<gtsam::Matrix&> H = boost::none) const;

private:
    // 地平面法向量和距离
    gtsam::Vector3 normal_;
    double distance_;
};

实现构造函数和误差计算函数：

// 构造函数实现
PlaneFactor::PlaneFactor(gtsam::Key poseKey, const gtsam::Vector3& normal, double distance, const gtsam::SharedNoiseModel& model)
    : NoiseModelFactor1<gtsam::Pose3>(model, poseKey), normal_(normal), distance_(distance)
{
}

// 误差计算函数实现
gtsam::Vector PlaneFactor::evaluateError(const gtsam::Pose3& pose, boost::optional<gtsam::Matrix&> H) const
{
    // 计算地平面距离
    double dist = normal_.dot(pose.translation().vector()) - distance_;
    // 返回误差向量
    gtsam::Vector error(1);
    error(0) = dist;
    // 计算雅克比矩阵
    if (H)
    {
        gtsam::Matrix13 J;
        J.block<1, 3>(0, 0) = normal_.transpose();
        J.block<1, 3>(0, 3) = gtsam::Matrix13::Zero();
        *H = J;
    }
    return error;
}

将地平面约束因子加入因子图中：

// 创建因子图
gtsam::NonlinearFactorGraph graph;

// 添加地平面约束因子
gtsam::Vector3 normal(0, 0, 1);  // 地平面法向量
double distance = 0;  // 地平面距离
gtsam::SharedNoiseModel model = gtsam::noiseModel::Isotropic::Sigma(1.0);  // 噪声模型
graph.emplace_shared<PlaneFactor>(poseKey, normal, distance, model);

进行因子图优化：

// 创建优化器
gtsam::GaussNewtonOptimizer optimizer(graph, initialEstimate);

// 运行优化
gtsam::Values result = optimizer.optimize();

// 获取优化结果
gtsam::Pose3 optimizedPose = result.at<gtsam::Pose3>(poseKey);

完整的代码示例：

#include <gtsam/geometry/Pose3.h>
#include <gtsam/nonlinear/NonlinearFactorGraph.h>
#include <gtsam/nonlinear/GaussNewtonOptimizer.h>
#include <gtsam/nonlinear/Marginals.h>
#include <gtsam/slam/PriorFactor.h>
#include <gtsam/base/Vector.h>
#include <gtsam/base/Matrix.h>
#include <gtsam/base/VectorSpace.h>
#include <gtsam/base/MatrixSpace.h>
#include <gtsam/base/MatrixExpression.h>
#include <gtsam/base/MatrixAssignment.h>
#include <gtsam/base/Lie.h>
#include <gtsam/linear/NoiseModel.h>
#include <gtsam/linear/GaussianFactorGraph.h>
#include <gtsam/linear/NoiseModel.h>
#include <gtsam/linear/LinearContainerFactor.h>
#include <gtsam/linear/LinearEquality.h>
#include <gtsam/linear/VectorValues.h>

#include <iostream>

using namespace std;

// 定义地平面约束因子类
class PlaneFactor : public gtsam::NoiseModelFactor1<gtsam::Pose3>
{
public:
    // 构造函数，传入地平面法向量、距离和噪声模型
    PlaneFactor(gtsam::Key poseKey, const gtsam::Vector3& normal, double distance, const gtsam::SharedNoiseModel& model);

    // 计算误差函数和雅克比矩阵
    virtual gtsam::Vector evaluateError(const gtsam::Pose3& pose, boost::optional<gtsam::Matrix&> H = boost::none) const;

private:
    // 地平面法向量和距离
    gtsam::Vector3 normal_;
    double distance_;
};

// 构造函数实现
PlaneFactor::PlaneFactor(gtsam::Key poseKey, const gtsam::Vector3& normal, double distance, const gtsam::SharedNoiseModel& model)
    : NoiseModelFactor1<gtsam::Pose3>(model, poseKey), normal_(normal), distance_(distance)
{
}

// 误差计算函数实现
gtsam::Vector PlaneFactor::evaluateError(const gtsam::Pose3& pose, boost::optional<gtsam::Matrix&> H) const
{
    // 计算地平面距离
    double dist = normal_.dot(pose.translation().vector()) - distance_;
    // 返回误差向量
    gtsam::Vector error(1);
    error(0) = dist;
    // 计算雅克比矩阵
    if (H)
    {
        gtsam::Matrix13 J;
        J.block<1, 3>(0, 0) = normal_.transpose();
        J.block<1, 3>(0, 3) = gtsam::Matrix13::Zero();
        *H = J;
    }
    return error;
}

int main()
{
    // 创建优化变量
    gtsam::Key poseKey = gtsam::Symbol('x', 0);

    // 创建因子图
    gtsam::NonlinearFactorGraph graph;

    // 添加地平面约束因子
    gtsam::Vector3 normal(0, 0, 1);  // 地平面法向量
    double distance = 0;  // 地平面距离
    gtsam::SharedNoiseModel model = gtsam::noiseModel::Isotropic::Sigma(1.0);  // 噪声模型
    graph.emplace_shared<PlaneFactor>(poseKey, normal, distance, model);

    // 创建初始估计值
    gtsam::Values initialEstimate;
    initialEstimate.insert(poseKey, gtsam::Pose3());

    // 创建优化器
    gtsam::GaussNewtonOptimizer optimizer(graph, initialEstimate);

    // 运行优化
    gtsam::Values result = optimizer.optimize();

    // 获取优化结果
    gtsam::Pose3 optimizedPose = result.at<gtsam::Pose3>(poseKey);

    // 打印优化结果
    cout << "Optimized pose: " << optimizedPose << endl;

    return 0;
}

这个示例代码中，我们定义了一个地平面约束因子类，包含地平面法向量、距离和噪声模型等属性，并且在计算误差函数时，同时计算了雅克比矩阵。接着，我们将这个地平面约束因子加入因子图中，然后使用GTSAM库进行因子图优化，并获取优化结果。