Eigen::Vector3d euler_angles = rotation_matrix.eulerAngles ( 2,1,0 );

这同样是一行代码，它的作用是将旋转矩阵转换为欧拉角表示，并存储在一个Vector3d类型的变量euler_angles中。其中，eulerAngles()函数的三个参数分别代表旋转顺序，这里是Z-Y-X（或者说Roll-Pitch-Yaw）顺序。具体来说，第一个参数2表示绕z轴旋转（Roll），第二个参数1表示绕y轴旋转（Pitch），第三个参数0表示绕x轴旋转（Yaw）。返回的结果是一个Vector3d类型的向量，分别表示绕x轴、y轴、z轴旋转的角度。

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Eigen::Vector3f temp_in; temp_in << 1, 1, 1;Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans = Eigen::Matrix3f::Identity();Eigen::Vector3f local_pos = lidar2origin_trans * temp_in; local_pos 转temp_in

要将 local_pos 转换回 temp_in，可以使用以下代码：

Eigen::Vector3f temp_out = lidar2origin_trans.inverse() * local_pos;

这将使用 lidar2origin_trans 的逆矩阵将 local_pos 转换回 temp_in。

Eigen::Vector3d v_rotated = rotation_vector * v;

这段代码将旋转向量rotation_vector作用于向量v上，得到旋转后的向量v_rotated。在Eigen库中，向量与矩阵的乘法采用的是矩阵乘法规则，即左乘旋转矩阵或者右乘变换矩阵。在这里，我们采用的是左乘旋转矩阵的方式，即先将旋转向量通过指数映射(exp)转换成旋转矩阵(rotation matrix)，然后将旋转矩阵与原始向量v相乘，得到旋转后的向量v_rotated。因此，v_rotated的值为旋转后的结果，其类型为Eigen::Vector3d。