基本架构继承于Autodrive_Toolchain。但是在开发过程中，我们发现了原本架构耦合性太高，重复性过高的问题。我们希望我的架构能够很简单的把某一部分单独拿出来使用，更加符合我们工具箱的本意。
并且，这部分代码不应该重复造轮子，更不应该为了特殊功能进行复杂的堆叠。比如，我们不必重新写一个PCL库，而是应该做一个PCL库的补充和扩展，聚焦于地面分割等PCL没有或者实现不好的功能。
基于上述原因，这个版本的工具箱应运而生。目前该工具箱仍然正在开发中，还有一些已经写好的库需要进行合并。由于工作原因，所以可能会更新较慢，请谅解。
gcc >= 5, recommend gcc >= 9.4
cmake >= 3.15.0
Eigen >= 3.2.7
boost >= 1.58.0
OpenCV 3.x.x
yaml-cpp 0.7.0
proj4
glog
TODO- common：通用处理模块，依赖最少的库，目前库中包括：日志系统、时间系统、文件系统；
- config：放置配置相关文件和参数表，其中config.h配合第三方库easy_config做c++反射使用；
- example：一些常用的案例库；
- gtest：作为gtest单元测试使用，合并分支前需要通过所有的单元测试；
- math_utils：常见的数学计算库，包括多项式拟合、卡尔曼滤波器等，作为eigen的补充和封装使用；
- modules：算法的核心代码；
- scripts：提供常用的脚本工具；
- output：放置数据运行结果数据；
- third_party：存放第三方库，目前支持backward-cpp（内存追踪库）、easy_config（c++参数反射库）等；
Tips：请善用全局搜索相关函数。该章节介绍是以功能为导向而非函数为导向的，因此详细使用可以参考example模块；
- python脚本：
- 根据文本绘制目标检测框：
scripts/tools/深度学习相关/根据文本绘制目标检测框/plot.py； - 将图像和标签按照相同顺序打乱：
scripts/tools/深度学习相关/将图像和标签按照相同顺序打乱/shuffle.py； - 遍历文件KITTI格式转换单文件TUM格式：
scripts/tools/数据处理相关/遍历文件KITTI格式转换单文件TUM格式/convert.py - 标签和图像对齐生成txt文件：
scripts/tools/数据处理相关/标签和图像对齐生成txt文件/alignment.py； - 读取TXT文件并绘图：
scripts/tools/数据处理相关/读取TXT文件并绘图/plot.py； - 将图片序列生成视频：
scripts/tools/数据处理相关/将图片序列生成视频/convert.py； - TUM格式数据集深度和彩色图像关联：
scripts/tools/数据处理相关/TUM格式数据集深度和彩色图像关联；
- 根据文本绘制目标检测框：
- 其他：TODO
非常欢迎各位一起完善该项目！
以下是项目原则：
- 如非必要，请不要增加太多依赖库，保证现有的库与待添加的库功能不冲突。如有了ceres就不需要增加g2o。如果库比较小众，请以第三方库的形式添加；
- 代码贡献者根据个人需要提交分支，完成所有需求后需要添加单元测试。保证所有单元测试通过后，才进行分支合并，并删除无用的已有分支。
- 请保证代码风格一致性，代码标准以c++17标准为基准，目前不支持更高版本的标准以保证代码的兼容性；
- 保证每次提交时有明确的使用说明，小功能可以
commit形式（如修复一些bugs），较大功能的开发需要新增readme文档。 - 注意代码合法性要求：在借鉴代码中表明代码来源，如使用Apollo代码需要在相关头文件中指出。不使用严禁开源的代码。
以下是开发计划：
- 内存对齐检查，使其兼容c17以下内存对齐方案；
- 在math_utils增加qr、lqr、svd分解，随机数生成器；
- 在modules中增加特征提取（点、直线、面）；
- 在modules中增加点云处理相关操作，如：去畸变、聚类、滤波等；
- 在example中增加简单优化库的使用，如用最小二乘写一个由3D点拟合平面参数的函数；
- 在example中对空间栅格进行hash及存储空间栅格的hash容器（简易voxel）；