三维重建通常分为基于图像，深度学习，nerf的三维重建方法，本文介绍一种基于slam位姿的用open3d实现的三维重建实现方式。
硬件配置是一个rgbd相机加2d雷达，加广角相机同时装在同一个小车上，每个相机经过内外参相机标定，以保证相对位置关系的准确性。
具体算法步骤如下，用orbslam3，获取关键帧位姿，并保存关键帧对应的rgbd图，具体要修改orbslam3的track线程的关键帧生成处，增加保存rgbd图的接口，另外要修改位姿输出保存部分，把所有子图的关键帧位姿都同步保存下来。
先手推小车进行建图操作，以室内环境为准，走遍所有房间，得到所有的位姿轨迹文件和对应的rgb图和深度图。
安装open3d软件包，编写python代码，open3d读入之前orbslam3生成的所有位姿文件和rgbd图，同时读入之前标定的相机内外参数，利用open3d自带的mesh功能完成表面重建，内部具体是planeopt算法。完成mesh后基本得到重建结果，可以用于展示。
纹理贴图部分可以用opengl在上位机实现，主要是通过视场方向和光线追踪把纹理图贴到对应三角面片上。
需要注意的问题，用orbslam3时只用前端即可，优化后的效果可能会影响位姿间的关系，导致重建结果不平整，另外orbslam3有多地图处理，跟踪丢失就建图，要把所有子图位姿都保存下来。