Eigen::Vector3d d_vfb, d_vfn, d_vgn, gl, midvel, midpos; Eigen::Vector3d temp1, temp2, temp3; Eigen::Matrix3d cnn, I33 = Eigen::Matrix3d::Identity(); Eigen::Quaterniond qne, qee, qnn, qbb, q1, q2;

这段代码定义了一些向量和矩阵，以及四元数。具体解释如下：

- Eigen::Vector3d是Eigen库中的向量类型，表示三维向量。d_vfb、d_vfn、d_vgn、gl、midvel、midpos、temp1、temp2、temp3均为三维向量。
- Eigen::Matrix3d是Eigen库中的矩阵类型，表示3x3的矩阵。cnn和I33均为3x3的矩阵。
- Eigen::Quaterniond是Eigen库中的四元数类型，表示四元数。qne、qee、qnn、qbb、q1、q2均为四元数。

这段代码并没有对向量和矩阵进行初始化，因此它们的值是未知的。

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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::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts;

这段代码主要是对相机的外参数进行计算，具体分为三步：

1. 首先，从相机的外参数矩阵（3x4）中取出右上角的3x1矩阵，即相机的平移向量tmp_t_verts。
2. 然后，从相机的外参数矩阵中取出左上角的3x3矩阵，即相机的旋转矩阵，并对其进行转置操作，得到tmp_inv_r_mat。
3. 最后，通过公式 tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts 计算出相机坐标系下的原点在世界坐标系下的位置tmp_root_point。

也就是说，这段代码用于计算相机坐标系下的原点在世界坐标系下的位置，是相机标定和位姿估计等操作中常用的计算方法之一。